文章目录

• 数据清洗步骤
• 函数大全
• 数据清洗的内容
• 总结

数据清洗步骤

• 数据获取，使用read_csv或者read_excel
• 数据探索，使用shape，describe或者info函数
• 行列操作，使用loc或者iloc函数
• 数据整合，对不同的数据源进行整理
• 数据类型转换，对不同字段数据类型进行转换
• 分组汇总，对数据进行各个维度的计算
• 处理重复值、缺失值和异常值以及数据离散化

函数大全

• merge,concat函数常常用于数据整合
• pd.to_datetime常常用于日期格式转换
• str函数用于字符串操作
• 函数astype用于数据类型转换
• 函数apply和map用于更加高级的数据处理
• Groupby用于创建分组对象
• 透视表函数pd.pivot_table和交差表pd.crosstab
• 分组对象和agg结合使用，统计需要的信息

数据清洗的内容

• 选择子集
• 重命名列
• 缺失数据处理
• 数据类型的转换
• 字符串的处理
• 时间日期的处理
• 数据排序
• 异常值处理

总结

数据清洗实际上是将实际业务问题中，脏数据清洗干净，转换为‘赶紧的数据’，所谓的脏，指数据可能存在以下几种问题（主要问题）：

• 数据缺失（Incomplete）是属性值为空的情况。如OCcupancy = “”
• 数据噪声（Noisy）是数据值不合常理的情况。如Salary = “-100”
• 数据不一致（Inconsistent）是数据量或者属性数目超出数据分析需要的情况
• 数据冗余（Redundant）是数据量或者属性数目超出数据分析需要的情况
• 离群点/异常值（Outliers）是偏离大部分值的数据
• 数据重复是在数据集中出现多次的数据

欢迎阅读数据清洗系列文章：python数据清洗工具、方法、过程整理归纳

• 一、数据清洗之常用工具——numpy，pandas
• 二、数据清洗之文件读写——读取csv、Excel和MySQL数据
• 三、数据清洗之数据表操作——数据筛选、增加删除、查找修改、数据整理和层次化索引
• 四、数据清洗之数据转换——日期格式数据处理、高阶函数数据处理、字符串数据处理
• 五、数据清洗之数据统计——数据分组运算、聚合函数使用、分组对象和apply函数、透视图与交叉表
• 六、数据清洗之数据预处理（一）——重复值处理、缺失值处理
• 七、数据清洗之数据预处理（二）——异常值处理、数据离散化处理
• 八、总结

• 点赞
• 收藏
• 分享
• 文章举报