Pandas之旅（二): 有关数据清理的点点滴滴

数据清洗

大家好，这一期我将为大家带来我的pandas学习心得第二期：数据清理。这一步非常重要，一般在获取数据源之后，我们紧接着就要开始这一步，以便为了之后的各种操作，简单来说，我们的目标就是让数据看起来赏心悦目，规规矩矩的，所以我们会对原始的dataframe做一些必要的美容，包括规范命名，去除异常值，重新选择合适的index啊，处理缺失值，统一列的命名等等。

这一期我会和大家分享一些比较好用常见的清洗方法。首先还是让我们来简单看一下本文将会用到的数据源:

property_data.csv 这是一个超小型的房地产行业的数据集，大家会在文章最后找到下载地址。

这篇文章我会从以下几个方面来和大家分享我的心得体会：

有关缺失值的处理
有关列的处理
设置Index
源码及数据下载地址

1.有关缺失值的处理

这里我们会用到 property_data.csv这个数据集，在开始处理缺失值之前，我们可以先话一分钟仔细想想，为什么实际生活中的数据从来是不完整的，原因基本有几个方面：

用户忘记填写字段
从旧数据库手动传输时数据丢失
代码中有bug
用户不填写非必须字段（比如注册的时候）

因为这些原因，我每次在处理missing value的时候都会问自己两个基础问题：

数据集每一列有什么特点？
我们想要在处理后得到什么类型的数据（int，float，string，boolean）？

带着这些疑问，我们可以开始了，首先让我们简单读取一下数据，利用head函数看看前5行，如果你还对pandas的基础知识有疑问，可以看看我上一篇文章：Pandas之旅（一): 让我们把基础知识一次撸完，申精干货

import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.chdir("F:\\Python教程\\segmentfault\\pandas_share\\Pandas之旅_02 数据清洗")

# Read csv file into a pandas dataframe
df = pd.read_csv("property_data.csv")

# Take a look at the first few rows
df.head()

	PID	ST_NUM	ST_NAME	OWN_OCCUPIED	NUM_BEDROOMS	NUM_BATH	SQ_FT
0	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3	1	1000
1	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3	1.5	--
2	100003000.0	NaN	LEXINGTON	N	NaN	1	850
3	100004000.0	201.0	BERKELEY	12	1	NaN	700
4	NaN	203.0	BERKELEY	Y	3	2	1600

现在让我们看看数据的一些关键列是什么：

ST_NUM：街道号码
ST_NAME: 街道名称
OWN_OCCUPIED: 是否用于自住
NUM_BEDROOMS：卧室数量
SQ_FT：面积

这里可以给大家普及点房地产知识，有的时候房屋用途被明确规定，比如有的房产写的是"owner occupied only "）意思是说如果你买了，那这个房子会成为你的主要住所，不能用于出租之类的，简单理解就是自住

所以现在我可以自问自答第一个问题:数据集每一列有什么特点？

ST_NUM：float或int ...
ST_NAME：string
OWN_OCCUPIED：string ... Y（“是”）或N（“否”）
NUM_BEDROOMS：float或int，数字类型
SQ_FT：float或int，数字类型

1.1 规范的缺失值标记

现在让我们关注ST_NUM这一列：

# Looking at the ST_NUM column
df['ST_NUM']

0    104.0
1    197.0
2      NaN
3    201.0
4    203.0
5    207.0
6      NaN
7    213.0
8    215.0
Name: ST_NUM, dtype: float64

如果想查看该列的缺失值情况，我们可以利用isnull（）方法，如果出现缺失值，会返回True，反之返回false

df['ST_NUM'].isnull()

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
5    False
6     True
7    False
8    False
Name: ST_NUM, dtype: bool

但是其实如果我们打开csv文件，你会发现第3行是空白，还有一行在该列显示的是NA，所以结论已经有了：在pandas里表示缺省值的符号及时NA,换句话说，如果我们要表示缺省值，标准写法是NA

1.2 不规范的缺失值标记

同样的，这回让我们关注一下NUM_BEDROOMS这一列，我们发现出现了4种类型的表达缺省值的标记：

通过刚才的实践，我们已经确定NA是pandas可以识别的，那么其他的符号呢，现在让我们来测试一下

df['NUM_BEDROOMS']

0      3
1      3
2    NaN
3      1
4      3
5    NaN
6      2
7      1
8     na
Name: NUM_BEDROOMS, dtype: object

df['NUM_BEDROOMS'].isnull()

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
5     True
6    False
7    False
8    False
Name: NUM_BEDROOMS, dtype: bool

可以看到pandas识别了n/a 和NA两种符号，但是接下来我们要考虑一个问题，假设你是房地产公司的地区总经理，你每周会收到不同地区的负责人提交的表格，
这些人中有的喜欢用--表示空白值，有的人喜欢用na，那应该怎么办？

最简单的方式就是将所有表示空白值的符号统一放在list中，让后让pandas一次性识别:

# Making a list of missing value types
missing_values =  ["na", "--"]
df = pd.read_csv("property_data.csv", na_values = missing_values)

现在我们来看看到底发生了什么？

df

	PID	ST_NUM	ST_NAME	OWN_OCCUPIED	NUM_BEDROOMS	NUM_BATH	SQ_FT
0	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3.0	1	1000.0
1	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3.0	1.5	NaN
2	100003000.0	NaN	LEXINGTON	N	NaN	1	850.0
3	100004000.0	201.0	BERKELEY	12	1.0	NaN	700.0
4	NaN	203.0	BERKELEY	Y	3.0	2	1600.0
5	100006000.0	207.0	BERKELEY	Y	NaN	1	800.0
6	100007000.0	NaN	WASHINGTON	NaN	2.0	HURLEY	950.0
7	100008000.0	213.0	TREMONT	Y	1.0	1	NaN
8	100009000.0	215.0	TREMONT	Y	NaN	2	1800.0

我们可以发现只要missing_value中记录的表达空白值的符号，全部变成了规整的NaN

1.3 类型不一致的异常值

刚刚我们已经简单了解了在pandas中如何处理缺失值的，还有一种情况，让我们来看OWN_OCCUPIED这一列，这一列的答案只能是Y,N 但是我们发现数据集意外地出现了12，属于类型不对称

df['OWN_OCCUPIED'].isnull()

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7    False
8    False
Name: OWN_OCCUPIED, dtype: bool

现在我们发现12是异常值，因为它是类型错误，所以我们可以简单通过下面这个方法来检测，

# Detecting numbers 
cnt=0
for row in df['OWN_OCCUPIED']:
    try:
        int(row)
        df.loc[cnt, 'OWN_OCCUPIED']=np.nan
    except ValueError:
        pass
    cnt+=1

我们这里的策略是：

循环遍历OWN_OCCUPIED列
尝试将条目转换为整数
如果条目可以更改为整数，请输入缺失值
如果数字不能是整数，我们知道它是一个字符串，所以继续

这样我们会把OWN_OCCUPIED这一列中所有类型不对的值转化为NaN，现在来看结果：

df['OWN_OCCUPIED']

0      Y
1      N
2      N
3    NaN
4      Y
5      Y
6    NaN
7      Y
8      Y
Name: OWN_OCCUPIED, dtype: object

1.4 汇总缺失值

pandas提供了更为简洁的方式，可以让我们整体了解所有column的空值：

df.isnull().sum()

PID             1
ST_NUM          2
ST_NAME         0
OWN_OCCUPIED    2
NUM_BEDROOMS    3
NUM_BATH        1
SQ_FT           2
dtype: int64

或者如果我们只想知道数据是否存在空值，那么可以使用以下的命令：

# Any missing values?
df.isnull().values.any()

True

1.5 替换缺失值

如果我们想要替换掉缺失值，可以用fillna方法

# Replace missing values with a number
df['ST_NUM'].fillna(125, inplace=True)

或者我们可以通过准确定位来替换缺失值:

# Location based replacement
df.loc[2,'ST_NUM'] = 125

替换缺失值的一种非常常见的方法是使用中位数:

# Replace using median 
median = df['NUM_BEDROOMS'].median()
df['NUM_BEDROOMS'].fillna(median, inplace=True)
df

	PID	ST_NUM	ST_NAME	OWN_OCCUPIED	NUM_BEDROOMS	NUM_BATH	SQ_FT
0	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3.0	1	1000.0
1	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3.0	1.5	NaN
2	100003000.0	125.0	LEXINGTON	N	2.5	1	850.0
3	100004000.0	201.0	BERKELEY	NaN	1.0	NaN	700.0
4	NaN	203.0	BERKELEY	Y	3.0	2	1600.0
5	100006000.0	207.0	BERKELEY	Y	2.5	1	800.0
6	100007000.0	125.0	WASHINGTON	NaN	2.0	HURLEY	950.0
7	100008000.0	213.0	TREMONT	Y	1.0	1	NaN
8	100009000.0	215.0	TREMONT	Y	2.5	2	1800.0

2. 有关列的处理

2.1 统一修改列名

现在假设因为一些需求，需要我们统一修改列名，把列名改为小写，我们可以结合列表推导式轻易实现

df.rename(str.lower, axis='columns',inplace =True)
df.columns

Index(['pid', 'st_num', 'st_name', 'own_occupied', 'num_bedrooms', 'num_bath',
       'sq_ft'],
      dtype='object')

或者需要把列名中的_改为-:

new_cols = [c.replace("_","-") for c in df.columns]
change_dict =dict(zip(df.columns,new_cols))
df.rename(columns=change_dict,inplace=True)
df

	pid	st-num	st-name	own-occupied	num-bedrooms	num-bath	sq-ft
0	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3.0	1	1000.0
1	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3.0	1.5	NaN
2	100003000.0	125.0	LEXINGTON	N	2.5	1	850.0
3	100004000.0	201.0	BERKELEY	NaN	1.0	NaN	700.0
4	NaN	203.0	BERKELEY	Y	3.0	2	1600.0
5	100006000.0	207.0	BERKELEY	Y	2.5	1	800.0
6	100007000.0	125.0	WASHINGTON	NaN	2.0	HURLEY	950.0
7	100008000.0	213.0	TREMONT	Y	1.0	1	NaN
8	100009000.0	215.0	TREMONT	Y	2.5	2	1800.0

这里我没有写的精简一些，反而是复杂了，主要是想让大家回忆起之前我分享的dict使用技巧中的内容，注意这里inplace=True，导致的结果是我们的的确确修改了df所有的列名

2.1 根据需求新增列

假如目前我们需要新增一列，根据房屋面积大小来赋值,我们先随意把缺失值补上：

df['sq-ft'].fillna('0.0')

0    1000
1     0.0
2     850
3     700
4    1600
5     800
6     950
7     0.0
8    1800
Name: sq-ft, dtype: object

然后新建一列rank来根据房屋面积大小赋值S=small,M=medium,B=big：

df["rank"]= pd.cut(df['sq-ft'], [0, 800, 1600, np.inf], labels=("S","M","B"))
df

	pid	st-num	st-name	own-occupied	num-bedrooms	num-bath	sq-ft	rank
0	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3.0	1	1000.0	M
1	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3.0	1.5	NaN	NaN
2	100003000.0	125.0	LEXINGTON	N	2.5	1	850.0	M
3	100004000.0	201.0	BERKELEY	NaN	1.0	NaN	700.0	S
4	NaN	203.0	BERKELEY	Y	3.0	2	1600.0	M
5	100006000.0	207.0	BERKELEY	Y	2.5	1	800.0	S
6	100007000.0	125.0	WASHINGTON	NaN	2.0	HURLEY	950.0	M
7	100008000.0	213.0	TREMONT	Y	1.0	1	NaN	NaN
8	100009000.0	215.0	TREMONT	Y	2.5	2	1800.0	B

具体实现方法我们之后会说，这里主要是用到了pandas的cut方法，非常便捷

3. 设置Index

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。这里可能我们的数据不太合适，因此我们先伪造一列Fake_Index来模拟真实场景中的真正索引

df["Fake_Index"]=["A00"+str(i) for i in range(len(df))]
df

	pid	st-num	st-name	own-occupied	num-bedrooms	num-bath	sq-ft	rank	Fake_Index
0	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3.0	1	1000.0	M	A000
1	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3.0	1.5	NaN	NaN	A001
2	100003000.0	125.0	LEXINGTON	N	2.5	1	850.0	M	A002
3	100004000.0	201.0	BERKELEY	NaN	1.0	NaN	700.0	S	A003
4	NaN	203.0	BERKELEY	Y	3.0	2	1600.0	M	A004
5	100006000.0	207.0	BERKELEY	Y	2.5	1	800.0	S	A005
6	100007000.0	125.0	WASHINGTON	NaN	2.0	HURLEY	950.0	M	A006
7	100008000.0	213.0	TREMONT	Y	1.0	1	NaN	NaN	A007
8	100009000.0	215.0	TREMONT	Y	2.5	2	1800.0	B	A008

现在我们添加的最后一列非常像真正的房屋Id了，让我们来看看这个伪造的索引是不是唯一值，可以利用is_unique来检验：

df.Fake_Index.is_unique

True

没有问题，现在我们可以放心地把这列设置为我们真正的索引：

df = df.set_index('Fake_Index')
df

	pid	st-num	st-name	own-occupied	num-bedrooms	num-bath	sq-ft	rank
Fake_Index
A000	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3.0	1	1000.0	M
A001	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3.0	1.5	NaN	NaN
A002	100003000.0	125.0	LEXINGTON	N	2.5	1	850.0	M
A003	100004000.0	201.0	BERKELEY	NaN	1.0	NaN	700.0	S
A004	NaN	203.0	BERKELEY	Y	3.0	2	1600.0	M
A005	100006000.0	207.0	BERKELEY	Y	2.5	1	800.0	S
A006	100007000.0	125.0	WASHINGTON	NaN	2.0	HURLEY	950.0	M
A007	100008000.0	213.0	TREMONT	Y	1.0	1	NaN	NaN
A008	100009000.0	215.0	TREMONT	Y	2.5	2	1800.0	B

现在对数据的操作容易多了，我们很多事情可以通过索引完成：

#  根据索引名称切片
df['A000':'A003']

	pid	st-num	st-name	own-occupied	num-bedrooms	num-bath	sq-ft	rank
Fake_Index
A000	100001000.0	104.0	PUTNAM	Y	3.0	1	1000.0	M
A001	100002000.0	197.0	LEXINGTON	N	3.0	1.5	NaN	NaN
A002	100003000.0	125.0	LEXINGTON	N	2.5	1	850.0	M
A003	100004000.0	201.0	BERKELEY	NaN	1.0	NaN	700.0	S

#  根据索引位置切片

df.iloc[1:3, 0:3]

	pid	st-num	st-name
Fake_Index
A001	100002000.0	197.0	LEXINGTON
A002	100003000.0	125.0	LEXINGTON

# 定位到具体元素
df.iloc[1,2]

'LEXINGTON'

总结

我把这一期的ipynb文件和py文件放到了GIthub上，大家如果想要下载可以点击下面的链接：

Github仓库地址： https://github.com/yaozeliang/pandas_share

这一期先讲到这里，希望大家能够继续支持我，完结，撒花

Pandas之旅（二): 有关数据清理的点点滴滴

数据清洗

1.有关缺失值的处理

1.1 规范的缺失值标记

1.2 不规范的缺失值标记

1.3 类型不一致的异常值

1.4 汇总缺失值

1.5 替换缺失值

2. 有关列的处理

2.1 统一修改列名

2.1 根据需求新增列

3. 设置Index

总结

alpha94511

引用和评论

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