【Pandas 教程系列】- Pandas 数据清洗
数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。
在这个教程中，我们将利用 Pandas包来进行数据清洗。
本文使用到的测试数据 property-data.csv 【[url=https://static.jyshare.com/download/property-data.csv]https://static.jyshare.com/download/property-data.csv[/url]】如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/1082524da90c2.jpeg[/img]
上表包含了四种空数据：
n/a
NA
—
na
Pandas 清洗空值
如果我们要删除包含空字段的行，可以使用 dropna() 方法，语法格式如下：[code]DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)[/code]参数说明：
axis：默认为 0，表示逢空值剔除整行，如果设置参数 axis＝1 表示逢空值去掉整列。
how：默认为 'any' 如果一行（或一列）里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行，如果设置 how='all' 一行（或列）都是 NA 才去掉这整行。
thresh：设置需要多少非空值的数据才可以保留下来的。
subset：设置想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。
inplace：如果设置 True，将计算得到的值直接覆盖之前的值并返回 None，修改的是源数据。
我们可以通过 isnull() 判断各个单元格是否为空。
实例[code]import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())[/code]以上实例输出结果如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/36e1aba49e0f9.jpg[/img]
以上例子中我们看到 Pandas 把 n/a 和 NA 当作空数据，na 不是空数据，不符合我们要求，我们可以指定空数据类型：
实例[code]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())[/code]以上实例输出结果如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/71241b0419e54.jpg[/img]
接下来的实例演示了删除包含空数据的行。
实例[code]import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
new_df = df.dropna()
print(new_df.to_string())[/code]以上实例输出结果如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/a48684ba5ed57.jpg[/img]
注意：默认情况下，dropna() 方法返回一个新的 DataFrame，不会修改源数据。
如果你要修改源数据 DataFrame, 可以使用 inplace = True 参数:
实例[code]import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df.dropna(inplace = True)
print(df.to_string())[/code]以上实例输出结果如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/a48684ba5ed57.jpg[/img]
我们也可以移除指定列有空值的行：
实例
移除 ST_NUM 列中字段值为空的行：[code]import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df.dropna(subset=['ST_NUM'], inplace = True)
print(df.to_string())[/code]以上实例输出结果如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/a2ae6d52a5d69.jpg[/img]
我们也可以 fillna() 方法来替换一些空字段：
实例
使用 12345 替换空字段：[code]import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df.fillna(12345, inplace = True)
print(df.to_string())[/code]以上实例输出结果如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/51bb5c327b70e.jpg[/img]
我们也可以指定某一个列来替换数据：
实例
使用 12345 替换 PID 为空数据：[code]import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df['PID'].fillna(12345, inplace = True)
print(df.to_string())[/code]以上实例输出结果如下：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/05aeedb01e912.jpg[/img]
替换空单元格的常用方法是计算列的均值、中位数值或众数。
Pandas使用 mean()、median() 和 mode() 方法计算列的均值（所有值加起来的平均值）、中位数值（排序后排在中间的数）和众数（出现频率最高的数）。
实例
使用 mean() 方法计算列的均值并替换空单元格：[code]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())[/code]以上实例输出结果如下，红框为计算的均值替换来空单元格：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/2e770af99e47c.jpg[/img]
实例
使用 median() 方法计算列的中位数并替换空单元格：[code]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())[/code]以上实例输出结果如下，红框为计算的中位数替换来空单元格：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/f979c8db8be5d.jpg[/img]
实例
使用 mode() 方法计算列的众数并替换空单元格：[code]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())[/code]以上实例输出结果如下，红框为计算的众数替换来空单元格：
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/b710e730d194d.jpg[/img]
Pandas 清洗格式错误数据
数据格式错误的单元格会使数据分析变得困难，甚至不可能。
我们可以通过包含空单元格的行，或者将列中的所有单元格转换为相同格式的数据。
以下实例会格式化日期：
实例[code]import pandas as pd
# 第三个日期格式错误
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())[/code]以上实例输出结果如下：[code] Date duration
day1 2020-12-01 50
day2 2020-12-02 40
day3 2020-12-26 45[/code]Pandas 清洗错误数据
数据错误也是很常见的情况，我们可以对错误的数据进行替换或移除。
以下实例会替换错误年龄的数据：
实例[code]import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'],
"age": [50, 40, 12345] # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)
df.loc[2, 'age'] = 30 # 修改数据
print(df.to_string())[/code]以上实例输出结果如下：[code] name age
0 Google 50
1 Runoob 40
2 Taobao 30[/code]也可以设置条件语句：
实例
将 age 大于 120 的设置为 120:[code]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())[/code]以上实例输出结果如下：[code] name age
0 Google 50
1 Runoob 120
2 Taobao 120[/code]也可以将错误数据的行删除：
实例
将 age 大于 120 的删除:[code]import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'],
"age": [50, 40, 12345] # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)
for x in df.index:
if df.loc[x, "age"] > 120:
df.drop(x, inplace = True)
print(df.to_string())[/code]以上实例输出结果如下：[code] name age
0 Google 50
1 Runoob 40[/code]Pandas 清洗重复数据
如果我们要清洗重复数据，可以使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法。
如果对应的数据是重复的，duplicated() 会返回 True，否则返回 False。
实例[code]import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'],
"age": [50, 40, 40, 23]
}
df = pd.DataFrame(person)
print(df.duplicated())[/code]以上实例输出结果如下：[code]0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool[/code]删除重复数据，可以直接使用drop_duplicates() 方法。
实例[code]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)[/code]以上实例输出结果如下：[code] name age
0 Google 50
1 Runoob 40
3 Taobao 23[/code]
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