Python清洗數(shù)據(jù)的方法是什么

這篇文章主要介紹“Python清洗數(shù)據(jù)的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在Python清洗數(shù)據(jù)的方法是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python清洗數(shù)據(jù)的方法是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

把實際數(shù)據(jù)清洗場景下常用但零散的方法，按增、刪、查、分四板斧的邏輯進(jìn)行歸類，以減少記憶成本，提升學(xué)習(xí)和使用效率。

數(shù)據(jù)集

一級流量

二級流量

三級流量

上述三個級別數(shù)據(jù)在同一個excel中不同Sheet中。

首先，導(dǎo)入案例數(shù)據(jù)集。因為案例數(shù)據(jù)存放在同一個Excel表的不同Sheet下，我們需要指定sheetname分別讀?。?img src="https://cache.yisu.com/upload/information/20210521/347/231785.png" alt="Python清洗數(shù)據(jù)的方法是什么">
下面開始清洗的正餐。

1 增——拓展數(shù)據(jù)維度

1. 多行合并

這三個sheet的數(shù)據(jù)，維度完全一致（每列數(shù)據(jù)都是一樣），縱向合并起來分析十分方便。說到縱向合并，concat大佬不請自來，他的招式簡單明了 pd.concat([表1，表2，表3])，對于列字段統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，我們只需把表依次傳入?yún)?shù)：
concat大佬繼續(xù)說到：其實把我參數(shù)axis設(shè)置成1就可以橫向合并 說時遲那時快，我一個箭步?jīng)_上去捂住他的嘴巴,牛逼的人做好一件事就夠了，橫向的就交給merge吧~！

溫馨提示：pandas中很多函數(shù)功能十分強(qiáng)大，能夠?qū)崿F(xiàn)多種功能，但對于萌新來說，過多甚至交叉的功能往往會造成懵B的狀態(tài)，所以這里一種功能先只用一種方式來實現(xiàn)。

2. 多列合并

橫向合并涉及到連接問題，為方便理解，我們構(gòu)造一些更有代表性的數(shù)據(jù)集練手：

h2 = pd.DataFrame({
   
   
   '語文':[93,80,85,76,58],'數(shù)學(xué)':[87,99,95,85,70],'英語':[80,85,97,65,88]},index=['韓梅梅','李雷','李華','王明','鐵蛋'])h2 

h3 = pd.DataFrame({
   
   
   '籃球':[93,80,85,76],'舞蹈':[87,99,95,85]},index=['李華','王明','鐵蛋','劉強(qiáng)'])h3

兩個DataFrame是兩張成績表，h2是5位同學(xué)的數(shù)學(xué)、英語、語文成績，h3是4位同學(xué)的籃球和舞蹈成績，現(xiàn)在想找到并合并兩張表同時出現(xiàn)的同學(xué)及其成績，可以用merge方法：

pd.merge(left=h2,right=h3,left_index=True,right_index=True,how='inner')也可以指定 左右表關(guān)聯(lián)的字段哦
data = pd.merge(left=intopiece_label, right=intopiece_pr, how="inner", left_on="order_number",right_on="order_number")

我們來詳解一下merge的參數(shù)，left和rgiht分別對應(yīng)著需要連接的左表和右表，這里語數(shù)外成績表是左表，籃球、舞蹈成績是右表。

left_index與right_index是當(dāng)我們用索引（這兩個表的名字在索引中）連接時指定的參數(shù)，設(shè)置為on表示用該表的索引作為連接的條件（或者說橋梁）。假設(shè)姓名是單獨的一列值，且需要根據(jù)姓名進(jìn)行匹配，那就需要用·left_on = ‘姓名’,right_on = '姓名·，我們可以分別指定左表的匹配列和右表的匹配列。

how是指定連接方式，這里用的inner，表示我們基于姓名索引來匹配，只返回兩個表中共同（同時出現(xiàn)）姓名的數(shù)據(jù)。下面詳解一下inner還涉及到的其他參數(shù)——left、right、outer。

左右連接（left和right）：

左連接（left）和右連接（right），我們可以直觀理解為哪邊的表是老大，誰是老大，就聽誰的（所有行全部保持），先看左連接，左表h2原封不動，右邊根據(jù)左表進(jìn)行合并，如果存在相關(guān)的名字，就正常返回數(shù)據(jù)，如果不存在（韓梅梅、李雷），就返回空(NAN)值；右連接就是聽右表的，左表有則返回?zé)o則為空。

外連接（outer）：

外連接是兩張表妥協(xié)的產(chǎn)物，我的數(shù)據(jù)全保留，你的也全保留，你有我無的就空著，你無我有的也空著。跟SQL中的操作幾乎類似。

2 刪——刪空去重

1. 刪空

在一些場景，源數(shù)據(jù)的缺失（空值）對于分析來說是干擾項，需要系統(tǒng)的刪除。上文我們合并后的df數(shù)據(jù)集就是有缺失數(shù)據(jù)的：

要刪除空值，一個dropna即可搞定：

dropna函數(shù)默認(rèn)刪除所有出現(xiàn)空值的行，即只要一行中任意一個字段為空，就會被刪除。我們可以設(shè)置subset參數(shù)，例如dropna(subset = ['city'])，來指定當(dāng)一行中的city字段為空時，才會被刪除。

2. 去重

drop_duplicates() 說是講去重，但是案例數(shù)據(jù)比較干凈，沒有兩行數(shù)據(jù)是完全一樣的，所以我們要制造點困難，增加幾行重復(fù)值：

drop_duplicates 方法去重默認(rèn)會刪掉完全重復(fù)的行（每個值都一樣的行），如果我們要刪除指定列重復(fù)的數(shù)據(jù)，可以通過指定subset參數(shù)來實現(xiàn)，假如我們有個奇葩想法，要基于流量級別這列進(jìn)行去重，則可以：

我們會發(fā)現(xiàn)，流量有三個級別，通過指定subset參數(shù)，我們刪除了這個字段重復(fù)的行，保留了各自不重復(fù)的第一行。繼續(xù)展開講，在源數(shù)據(jù)中，流量渠道為一級的有7行數(shù)據(jù)，每行數(shù)據(jù)其他字段都不相同，這里我們刪除了后6行，只保留了第一行，但如果我們想在去重的過程中刪除前面6行，保留最后一行數(shù)據(jù)怎么操作？答案很簡單，指定keep參數(shù)即可。

keep值等于last，保留最后一行數(shù)據(jù)，不輸入keep值時，系統(tǒng)默認(rèn)會給keep賦值為first，就會保留第一行數(shù)據(jù)而刪掉其他的。

3 查——基于條件查詢

查，不是單純的返回幾行數(shù)據(jù)，而是根據(jù)業(yè)務(wù)實際需求，基于一定的條件查看和選擇數(shù)據(jù)。

1 按條件索引/篩選

loc獨白：你沒有看錯，哥的分量實在是太重了，所以又來搶個沙發(fā)，刷個臉熟。
需求：是篩選出訪客數(shù)大于10000的一級渠道，loc一下：

2. 3.2 排序

很多情況下，我們都需要通過排序來觀察數(shù)據(jù)規(guī)律，以及快速篩選出TOP N的數(shù)據(jù)項。對于案例數(shù)據(jù)，我們怎么樣按交易金額進(jìn)行排序并篩選出TOP3的渠道呢？

問題的關(guān)鍵就在于排序，這個時候sort_values函數(shù)就派上用場了：
整個操作十分簡單，sort_values函數(shù)，顧名思義是按照數(shù)值進(jìn)行排序，首先要傳入的參數(shù)是列參數(shù)，即我們根據(jù)哪一列的數(shù)值來進(jìn)行排序，ascending參數(shù)決定了排序順序，等于Flase則是從大到小的降序，設(shè)置為True則是升序。

排序完之后，篩選TOP3渠道就非常簡單：

補(bǔ)充一個知識點，如果跟著文章操作，會發(fā)現(xiàn)無論是刪空的dropna，還是去重的drop_duplicates，或者是排序的sort_values，在對源數(shù)據(jù)進(jìn)行操作后，源數(shù)據(jù)并未改變，這是因為我們沒有對這幾個函數(shù)的inplace值進(jìn)行設(shè)置，如果設(shè)置成inplace = True，刪空、去重和排序都會在源數(shù)據(jù)上生效。

但這里為了避免出現(xiàn)不必要的錯誤而無法更改，更建議大家把操作后的源數(shù)據(jù)賦值給新的變量，如new = df.dropna()，而不是將源數(shù)據(jù)的inplace參數(shù)設(shè)置為True。跟Scala 還有Spark的 機(jī)制類似。

4 分——分組和切分

話天下大勢，合久必分，數(shù)據(jù)亦是如此。在分組的版塊中，我們重點介紹groupby分組和cut切分。

1分組

在案例數(shù)據(jù)中，總的流量級別有三級，每一級下又有多個投放地區(qū)，如果我們想?yún)R總看每個級別流量所對應(yīng)的總訪客數(shù)和支付金額，就需要用到分組了。

groupby是分組函數(shù)，最主要的參數(shù)是列參數(shù)，即按照哪一列或者哪幾列（多列要用列表外括）進(jìn)行匯總，這里是按照流量級別：

可以看到，直接分組之后，沒有返回任何我們期望的數(shù)據(jù)，要進(jìn)一步得到數(shù)據(jù)，需要在分組的時候?qū)ο嚓P(guān)字段進(jìn)行計算（常用的計算方法包括sum、max、min、mean、std）：
后面加上了sum，代表我們先按照流量級別進(jìn)行分組，再對分組內(nèi)的字段求和。由于沒有指定求和的列，所以是對所有數(shù)值型字段進(jìn)行了求和。此處我們只想要各級別流量下的訪客數(shù)和支付金額，需要指明參數(shù)：

流量級別作為匯總的依據(jù)列，默認(rèn)轉(zhuǎn)化為索引列，如果我們不希望它變成索引，向groupby內(nèi)傳入?yún)?shù)as_index = False即可：

2 切分

切分（分桶）操作常用于一維數(shù)組的分類和打標(biāo)，cut函數(shù)能夠高效的完成任務(wù)。它的主要參數(shù)和用法如下：

pd.cut(x,bins,right,labels)

1. 第一個參數(shù)x是我們要傳入跟切分的一維數(shù)組，可以是列表，也可以是DataFrame的一列

2. bins表示切分方式，可以自定義傳入列表[a,b,c] 表示按照a-b-c區(qū)間進(jìn)行切分，也可以輸入數(shù)值(比如5)直接將數(shù)據(jù)分成5份。

3. right的值可以設(shè)置為True 或 False,當(dāng)為True時候表示分組區(qū)間是包含右邊，不包含左邊。等于False表示含左不含右。

4. labels就是打標(biāo)參數(shù)，我們把某列數(shù)據(jù)切分為3組，每一組給他們設(shè)置一個標(biāo)簽 比如[低,中,高]

不要被復(fù)雜的解釋迷惑，一個例子就完全搞懂了。以案例數(shù)據(jù)為例，每個渠道都有對應(yīng)的訪客數(shù)，我們現(xiàn)在希望對各渠道訪客級別進(jìn)行評估，按照訪客數(shù)大小，分成辣雞（流量100以內(nèi)的）、百級、千級和萬級的渠道。
因為我們想對流量級別進(jìn)行百、千、萬的歸類，所以把分組數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)傳入bins參數(shù)。從結(jié)果可以看到，在不設(shè)置right的情況下，分組區(qū)間是默認(rèn)左開右閉的，而我們希望的是左閉右開，即百級流量渠道訪客數(shù)在0-99之間，所以需要將right值設(shè)置為False。

下面我們直接對分組后的數(shù)據(jù)進(jìn)行打標(biāo)，訪客數(shù)在0-99設(shè)置為辣雞，100-999設(shè)置為百級，千級和萬級以此類推，同時將打好標(biāo)簽的數(shù)據(jù)作為新列給到源數(shù)據(jù)：

df['分類標(biāo)簽'] = pd.cut(x=df['訪客數(shù)'],bins=[0,100,1000,10000,100000],right=False,labels=['垃圾','百級','千級','萬級'])

非常高效，一行半代碼就搞定了分組、判斷和打標(biāo)的過程。

到此，關(guān)于“Python清洗數(shù)據(jù)的方法是什么”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>