Python怎么利用Pandas与NumPy进行数据清洗

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许多数据科学家认为获取和清理数据的初始步骤占工作的 80%，花费大量时间来清理数据集并将它们归结为可以使用的形式。

因此如果你是刚刚踏入这个领域或计划踏入这个领域，重要的是能够处理杂乱的数据，无论数据是否包含缺失值、不一致的格式、格式错误的记录还是无意义的异常值。

将利用 Python 的 Pandas和 NumPy 库来清理数据。

准备工作

导入模块后就开始正式的数据预处理吧。

import pandas as pdimport numpy as np

DataFrame 列的删除

通常会发现并非数据集中的所有数据类别都有用。例如可能有一个包含学生信息（姓名、年级、标准、父母姓名和地址）的数据集，但希望专注于分析学生成绩。在这种情况下地址或父母的姓名并不重要。保留这些不需要的数据将占用不必要的空间。

BL-Flickr-Images-Book.csv 数据操作。

df = pd.read_csv('数据科学必备Pandas、NumPy进行数据清洗/BL-Flickr-Images-Book.csv')df.head()

可以看到这些列是对 Edition Statement, Corporate Author, Corporate Contributors, Former owner, Engraver, Issuance type and Shelfmarks 没有任何信息帮助的，因此可以进行批量删除处理。

to_drop_column = [ 'Edition Statement',                   'Corporate Author',                   'Corporate Contributors',                   'Former owner',                   'Engraver',                   'Contributors',                   'Issuance type',                   'Shelfmarks']df.drop(to_drop_column , inplace=True, axis=1)df.head()

DataFrame 索引更改

Pandas 索引扩展了 NumPy 数组的功能，以允许更通用的切片和标记。 在许多情况下，使用数据的唯一值标识字段作为其索引是有帮助的。

获取唯一标识符。

df['Identifier'].is_uniqueTrue

Identifier列替换索引列。

df = df.set_index('Identifier')df.head()

206 是索引的第一个标签，可以使用 df.iloc[0] 基于位置的索引访问。

DataFrame 数据字段整理

清理特定列并将它们转换为统一格式，以更好地理解数据集并强制保持一致性。

处理 Date of Publication 出版日期 列，发现该数据列格式并不统一。

df.loc[1905:, 'Date of Publication'].head(10)

Identifier1905           18881929    1839, 38-542836           18972854           18652956        1860-632957           18733017           18663131           18994598           18144884           1820Name: Date of Publication, dtype: object

我们可以使用正则表达式的方式直接提取连续的4个数字即可。

extr = df['Date of Publication'].str.extract(r'^(\d{4})', expand=False)extr.head()Identifier206    1879216    1868218    1869472    1851480    1857Name: Date of Publication, dtype: object

最后获取数字字段列。

df['Date of Publication'] = pd.to_numeric(extr)

str 方法与 NumPy 结合清理列

df[‘Date of Publication’].str 。 此属性是一种在 Pandas 中访问快速字符串操作的方法，这些操作在很大程度上模仿了对原生 Python 字符串或编译的正则表达式的操作，例如 .split()、.replace() 和 .capitalize()。

要清理 Place of Publication 字段，我们可以将 Pandas 的 str 方法与 NumPy 的 np.where 函数结合起来，该函数基本上是 Excel 的 IF() 宏的矢量化形式。

np.where(condition, then, else)

在这里 condition 要么是一个类似数组的对象，要么是一个布尔掩码。 then 是如果条件评估为 True 时使用的值，否则是要使用的值。

本质上 .where() 获取用于条件的对象中的每个元素，检查该特定元素在条件上下文中的计算结果是否为 True，并返回一个包含 then 或 else 的 ndarray，具体取决于哪个适用。可以嵌套在复合 if-then 语句中，允许根据多个条件计算值.

处理 Place of Publication 出版地 数据。

df['Place of Publication'].head(10)Identifier206                                  London216                London; Virtue & Yorston218                                  London472                                  London480                                  London481                                  London519                                  London667     pp. 40. G. Bryan & Co: Oxford, 1898874                                 London]1143                                 LondonName: Place of Publication, dtype: object

使用包含的方式提取需要的数据信息。

pub = df['Place of Publication']london = pub.str.contains('London')london[:5]Identifier206    True216    True218    True472    True480    TrueName: Place of Publication, dtype: bool

也可以使用 np.where 处理。

df['Place of Publication'] = np.where(london, 'London',                                      pub.str.replace('-', ' ')))Identifier206                     London216                     London218                     London472                     London480                     London                  ...         4158088                 London4158128                  Derby4159563                 London4159587    Newcastle upon Tyne4160339                 LondonName: Place of Publication, Length: 8287, dtype: object

apply 函数清理整个数据集

在某些情况下，将自定义函数应用于 DataFrame 的每个单元格或元素。 Pandas.apply() 方法类似于内置的 map() 函数，只是将函数应用于 DataFrame 中的所有元素。

例如将数据的发布日期进行处理成 xxxx 年的格式，就可以使用apply。

def clean_date(text):    try:        return str(int(text)) + "年"    except:        return textdf["new_date"] = df["Date of Publication"].apply(clean_date)df["new_date"] Identifier206        1879年216        1868年218        1869年472        1851年480        1857年           ...  4158088    1838年4158128    1831年4159563      NaN4159587    1834年4160339    1834年Name: new_date, Length: 8287, dtype: object

DataFrame 跳过行

olympics_df = pd.read_csv('数据科学必备Pandas、NumPy进行数据清洗/olympics.csv')olympics_df.head()

可以在读取数据时候添加参数跳过某些不要的行，比如索引 0 行。

olympics_df = pd.read_csv('数据科学必备Pandas、NumPy进行数据清洗/olympics.csv',header=1)olympics_df.head()

DataFrame 重命名列

new_names =  {'Unnamed: 0': 'Country',              '? Summer': 'Summer Olympics',               '01 !': 'Gold',              '02 !': 'Silver',              '03 !': 'Bronze',              '? Winter': 'Winter Olympics',              '01 !.1': 'Gold.1',              '02 !.1': 'Silver.1',              '03 !.1': 'Bronze.1',              '? Games': '# Games',              '01 !.2': 'Gold.2',              '02 !.2': 'Silver.2',              '03 !.2': 'Bronze.2'}olympics_df.rename(columns=new_names, inplace=True)olympics_df.head()

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