Pandas 資料清洗
資料清洗是對一些沒有用的資料進行處理的過程。
很多資料集存在資料缺失、資料格式錯誤、錯誤資料或重複資料的情況，如果要對使資料分析更加準確，就需要對這些沒有用的資料進行處理。
在這個教程中，我們將利用 Pandas包來進行資料清洗。
本文使用到的測試資料property-data.csv如下：
上表包含來四種空資料：
- n/a
- NA
- —
- na
Pandas 清洗空值
如果我們要刪除包含空欄位的行，可以使用dropna()方法，語法格式如下：
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
引數說明：
- axis：預設為0，表示逢空值剔除整行，如果設定引數axis＝1表示逢空值去掉整列。
- how：預設為'any'如果一行（或一列）裡任何一個數據有出現 NA 就去掉整行，如果設定how='all'一行（或列）都是 NA 才去掉這整行。
- thresh：設定需要多少非空值的資料才可以保留下來的。
- subset：設定想要檢查的列。如果是多個列，可以使用列名的 list 作為引數。
- inplace：如果設定 True，將計算得到的值直接覆蓋之前的值並返回 None，修改的是源資料。
我們可以通過isnull()判斷各個單元格是否為空。
例項
import pandas as pd df= pd.read_csv('property-data.csv') print (df['NUM_BEDROOMS']) print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())
以上例項輸出結果如下：
以上例子中我們看到 Pandas 把 n/a 和 NA 當作空資料，na 不是空資料，不符合我們要求，我們可以指定空資料型別：
例項
import pandas as pd missing_values = ["n/a", "na", "--"] df = pd.read_csv('property-data.csv', na_values = missing_values)print (df['NUM_BEDROOMS']) print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())
以上例項輸出結果如下：
接下來的例項演示了刪除包含空資料的行。
例項
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') new_df = df.dropna() print(new_df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
注意：預設情況下，dropna() 方法返回一個新的 DataFrame，不會修改源資料。
如果你要修改源資料 DataFrame, 可以使用inplace = True引數:
例項
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') df.dropna(inplace = True) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
我們也可以移除指定列有空值的行：
例項
移除 ST_NUM 列中欄位值為空的行：
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') df.dropna(subset=['ST_NUM'], inplace = True) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
我們也可以fillna()方法來替換一些空欄位：
例項
使用 12345 替換空欄位：
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') df.fillna(12345, inplace = True) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
我們也可以指定某一個列來替換資料：
例項
使用 12345 替換 PID 為空資料：
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') df['PID'].fillna(12345, inplace = True) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
替換空單元格的常用方法是計算列的均值、中位數值或眾數。
Pandas使用mean()、median()和mode()方法計算列的均值（所有值加起來的平均值）、中位數值（排序後排在中間的數）和眾數（出現頻率最高的數）。
例項
使用 mean() 方法計算列的均值並替換空單元格：
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') x = df["ST_NUM"].mean() df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True) print(df.to_string())以上例項輸出結果如下，紅框為計算的均值替換來空單元格：
例項
使用 mean() 方法計算列的中位數並替換空單元格：
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') x = df["ST_NUM"].median() df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下，紅框為計算的中位數替換來空單元格：
例項
使用 mean() 方法計算列的眾數並替換空單元格：
import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') x = df["ST_NUM"].mode() df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下，紅框為計算的眾數替換來空單元格：
Pandas 清洗格式錯誤資料
資料格式錯誤的單元格會使資料分析變得困難，甚至不可能。
我們可以通過包含空單元格的行，或者將列中的所有單元格轉換為相同格式的資料。
以下例項會格式化日期：
例項
import pandas as pd # 第三個日期格式錯誤 data = { "Date": ['2020/12/01', '2020/12/02' , '20201226'], "duration": [50, 40, 45] } df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"]) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
Date duration
day1 2020-12-01 50
day2 2020-12-02 40
day3 2020-12-26 45
Pandas 清洗錯誤資料
資料錯誤也是很常見的情況，我們可以對錯誤的資料進行替換或移除。
以下例項會替換錯誤年齡的資料：
例項
import pandas as pd person = { "name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'], "age": [50, 40, 12345] # 12345 年齡資料是錯誤的 } df = pd.DataFrame(person) df.loc[2, 'age'] = 30 # 修改資料 print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
name age
0 Google 50
1 Runoob 40
2 Taobao 30
也可以設定條件語句：
例項
將 age 大於 120 的設定為 120:
import pandas as pd person = { "name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'], "age": [50, 200, 12345] } df = pd.DataFrame(person) for x in df.index: if df.loc[x, "age"] > 120: df.loc[x, "age"] = 120 print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
name age
0 Google 50
1 Runoob 120
2 Taobao 120
也可以將錯誤資料的行刪除：
例項
將 age 大於 120 的刪除:
import pandas as pd person = { "name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'], "age": [50, 40, 12345] # 12345 年齡資料是錯誤的 } df = pd.DataFrame(person) for x in df.index: if df.loc[x, "age"] > 120: df.drop(x, inplace = True) print(df.to_string())
以上例項輸出結果如下：
name age
0 Google 50
1 Runoob 40
Pandas 清洗重複資料
如果我們要清洗重複資料，可以使用duplicated()和drop_duplicates()方法。
如果對應的資料是重複的，duplicated()會返回 True，否則返回 False。
例項
import pandas as pd person = { "name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'], "age": [50, 40, 40, 23] df = pd.DataFrame(person) print(df.duplicated())以上例項輸出結果如下：
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
刪除重複資料，可以直接使用drop_duplicates()方法。
例項
import pandas as pd persons = { "name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'], "age": [50, 40, 40, 23] } df = pd.DataFrame(persons) df.drop_duplicates(inplace = True) print(df)
以上例項輸出結果如下：
name age
0 Google 50
1 Runoob 40
3 Taobao 23