Python 数据清洗利器：从脏数据到干净数据的实战指南109

在数据分析和机器学习领域，数据清洗（Data Cleaning）或数据清理（Data Cleansing）是至关重要的第一步。高质量的数据是获得可靠结果的关键，而现实世界中的数据往往充斥着各种各样的“脏数据”，例如缺失值、异常值、不一致的数据类型、重复数据等等。Python凭借其丰富的库和强大的数据处理能力，成为数据清洗的理想选择。本文将深入探讨Python中常用的数据清洗技术和技巧，并结合实际案例，帮助你掌握高效的数据清洗方法。

一、理解脏数据的类型

在进行数据清洗之前，了解不同类型的脏数据至关重要。这有助于你选择合适的清洗策略。常见的脏数据类型包括：
缺失值 (Missing Values): 数据中缺少某些值，可能是由于数据录入错误、设备故障或其他原因。
异常值 (Outliers): 与其他数据点显著不同的值，可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端情况。
不一致的数据类型 (Inconsistent Data Types): 同一列数据中包含不同类型的值，例如数字和文本。
重复数据 (Duplicate Data): 数据集中存在完全相同的行。
不一致的数据格式 (Inconsistent Data Formats): 日期、时间等数据的格式不一致。
错误的数据 (Incorrect Data): 由于录入错误或其他原因导致的数据错误。

二、Python 数据清洗工具

Python 提供了多个强大的库来处理数据清洗任务，其中最常用的包括：
Pandas: Pandas 是 Python 的数据分析库，提供了强大的数据结构 (Series 和 DataFrame) 和数据操作函数，是数据清洗的核心工具。
NumPy: NumPy 提供了高效的数值计算功能，可以用于处理数值型数据的清洗。
Scikit-learn: Scikit-learn 包含一些数据预处理工具，例如异常值检测和特征缩放。

三、常用的数据清洗技术

以下是一些常用的数据清洗技术，并结合 Pandas 库进行演示：

1. 处理缺失值：

可以使用 Pandas 的 fillna() 函数来填充缺失值。常见的填充方法包括使用均值、中位数、众数或其他常数填充。```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, , 4, 5], 'B': [6, 7, 8, , 10]}
df = (data)
# 使用均值填充缺失值
df_filled_mean = (())
# 使用众数填充缺失值
df_filled_mode = (().iloc[0])
print(df_filled_mean)
print(df_filled_mode)
```

也可以选择删除包含缺失值的行或列，使用 dropna() 函数。

2. 处理异常值：

可以使用箱线图或 Z-score 方法来检测异常值。可以使用 IQR (四分位距) 方法来识别异常值，并选择删除或替换。```python
# 使用 IQR 方法检测异常值
Q1 = df['A'].quantile(0.25)
Q3 = df['A'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
df_cleaned = df[(df['A'] >= lower_bound) & (df['A']

2025-05-08

上一篇：Python高效清洗ATD文件：处理策略及代码示例

下一篇：Python 打招呼程序：从入门到进阶，探索多种实现方式