我們知道現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)通常是雜亂無章的，需要大量的預(yù)處理才能使用。Pandas 是應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)分析和處理庫之一，它提供了多種對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的方法。

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
   "id": [100, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106],
   "A": [1, 2, 3, 4, 5, 2, np.nan, 5],
   "B": [45, 56, 48, 47, 62, 112, 54, 49],
   "C": [1.2, 1.4, 1.1, 1.8, np.nan, 1.4, 1.6, 1.5]
})
df

上述數(shù)據(jù)中 NaN 表示的缺失值，id 列包含重復(fù)的值，B 列中的 112 似乎是一個(gè)異常值。

這些就是現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中的一些典型問題。我們將創(chuàng)建一個(gè)管道來處理剛才描述的問題。對(duì)于每個(gè)任務(wù)，我們都需要一個(gè)函數(shù)。因此，首先是創(chuàng)建放置在管道中的函數(shù)。需要注意的是，管道中使用的函數(shù)需要將數(shù)據(jù)幀作為參數(shù)并返回?cái)?shù)據(jù)幀。

第一個(gè)函數(shù)是處理缺少的值

def fill_missing_values(df):
   for col in df.select_dtypes(include= ["int","float"]).columns:
      val = df[col].mean()
      df[col].fillna(val, inplace=True)
   return df

我喜歡用列的平均值替換數(shù)字列中缺少的值，當(dāng)然你也可以根據(jù)具體場(chǎng)景來定義。只要它將數(shù)據(jù)幀作為參數(shù)并返回?cái)?shù)據(jù)幀，它就可以在管道中工作。

第二個(gè)函數(shù)是幫助我們刪除重復(fù)的值

def drop_duplicates(df, column_name):
   df = df.drop_duplicates(subset=column_name)
   return df
 

調(diào)用 Pandas 內(nèi)置的 drop duplicates 函數(shù)，它可以消除給定列中的重復(fù)值。

最后一個(gè)函數(shù)是用于消除異常值

def remove_outliers(df, column_list):
   for col in column_list:
      avg = df[col].mean()
      std = df[col].std()
      low = avg - 2 * std
      high = avg + 2 * std
      df = df[df[col].between(low, high, inclusive=True)]
   return df

此函數(shù)的作用如下：

• 需要一個(gè)數(shù)據(jù)幀和一列列表
• 對(duì)于列表中的每一列，它計(jì)算平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差
• 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，并使用下限平均值
• 刪除下限和上限定義的范圍之外的值

與前面的函數(shù)一樣，你可以選擇自己的檢測(cè)異常值的方法。

創(chuàng)建管道

我們現(xiàn)在有3個(gè)函數(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的任務(wù)。接下來就是使用這些函數(shù)創(chuàng)建管道。

df_processed = (df.pipe(fill_missing_values).pipe(drop_duplicates, "id").pipe(remove_outliers, ["A","B"]))

此管道按給定順序執(zhí)行函數(shù)。我們可以將參數(shù)和函數(shù)名一起傳遞給管道。

這里需要提到的一點(diǎn)是，管道中的一些函數(shù)修改了原始數(shù)據(jù)幀。因此，使用上述管道也將更新df。

解決此問題的一個(gè)方法是在管道中使用原始數(shù)據(jù)幀的副本。如果你不關(guān)心保持原始數(shù)據(jù)幀的原樣，那么可以在管道中使用它。

我將更新管道，如下所示：

my_df = df.copy()
df_processed = (my_df.pipe(fill_missing_values).pipe(drop_duplicates, "id").pipe(remove_outliers, ["A","B"]))

讓我們看一下原始數(shù)據(jù)幀和處理后的數(shù)據(jù)幀：

結(jié)論

當(dāng)然，你可以通過單獨(dú)使用這些函數(shù)來完成相同的任務(wù)。但是，管道函數(shù)提供了一種結(jié)構(gòu)化和有組織的方式，可以將多個(gè)功能組合到單個(gè)操作中。

根據(jù)原始數(shù)據(jù)和任務(wù)，預(yù)處理可能包括更多步驟?？梢愿鶕?jù)需要在管道函數(shù)中添加任意數(shù)量的步驟。隨著步驟數(shù)量的增加，與單獨(dú)執(zhí)行函數(shù)相比，管道函數(shù)的語法變得更清晰。

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