Python常用的數(shù)據(jù)清洗方法

在數(shù)據(jù)處理的過程中，一般都需要進行數(shù)據(jù)的清洗工作，如數(shù)據(jù)集是否存在重復(fù)、是否存在缺失、數(shù)據(jù)是否具有完整性和一致性、數(shù)據(jù)中是否存在異常值等。當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在如上可能的問題時，都需要有針對性地處理，本文介紹如何識別和處理重復(fù)觀測、缺失值和異常值。

重復(fù)觀測處理

重復(fù)觀測是指觀測行存在重復(fù)的現(xiàn)象，重復(fù)觀測的存在會影響數(shù)據(jù)分析和挖掘結(jié)果的準確性，所以在數(shù)學(xué)分析和建模之前，需要進行觀測的重復(fù)性檢驗，如果存在重復(fù)觀測，還需要進行重復(fù)項的刪除。

檢測數(shù)據(jù)集的是否重復(fù)，pandas 使用duplicated方法，該方法返回的是數(shù)據(jù)行每一行的檢驗結(jié)果，即每一行返回一個bool值，再使用drop_duplicates方法移除重復(fù)值。

import pandas as pd
dataset= pd.read_csv("red_wine_repetition.csv")
print("是否存在重復(fù)值：",any(dataset.duplicated()))     #輸出：True
dataset.drop_duplicates(inplace=True)
dataset.to_csv('red_wine_repetition2.csv',index=False)   #保存移除重復(fù)值后的數(shù)據(jù)集

缺失值處理

數(shù)據(jù)缺失在大部分數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中都很常見，pandas使用浮點值NaN表示浮點或非浮點數(shù)組中的缺失數(shù)據(jù)，python內(nèi)置的None值也會被當(dāng)做缺失值處理。
pandas使用isnull方法檢測是否為缺失值，檢測對象的每個元素返回一個bool值

from numpy import NaN
from pandas import Series
data=Series([5, None, 15, NaN, 25])
print(data.isnull())    #輸出每個元素的檢測結(jié)果
print('是否存在缺失值：',any(data.isnull()))  #輸出 :True

缺失值的處理可以采用三種方法：過濾法、填充法和插值法。過濾法又稱刪除法，是指當(dāng)缺失的觀測比例非常低時（如5%以內(nèi)），直接刪除存在缺失的觀測；或者當(dāng)某變量缺失的觀測比例非常高時（如85%以上），直接刪除這些缺失的變量。填充法又稱替換法，是指用某種常數(shù)直接替換那些缺失值，例如：對于連續(xù)值變量采用均值或中位數(shù)替換，對于離散值變量采用眾數(shù)替換。插值法是指根據(jù)其他非缺失的變量或觀測來預(yù)測缺失值，常見的插值法有線性插值法、KNN插值法和Lagrange插值法等。

數(shù)據(jù)過濾

數(shù)據(jù)過濾dropna 語法格式如下：dropna(axis=0, how='any', thresh=None)
(1)axis=0 表示刪除行變量；axis=1 表示刪除列變量
(2)how 參數(shù)可選值為any或all ,all表刪除全為 NaN的行
(3)thresh 為整數(shù)類型，表示刪除的條件

import pandas as pd
dataset= pd.read_csv("red_wine_deficiency.csv")
data1=dataset.dropna()  #刪除所有的缺失值
data2=dataset.dropna(axis=1, thresh=9)  #刪除有效屬性小于9的列
data3=dataset.drop("free sulfur dioxide", axis=1)   #刪除free sulfur dioxide的數(shù)據(jù)
print(data1,'\n---------------\n',data2,'\n---------------\n',data3)

數(shù)據(jù)填充

當(dāng)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)缺失值時，可以用其他的數(shù)值進行填充，常用的方法是fillna，其語法格式為：fillna(value=None, method=None, axis=None,inplace=Flase)
其中value值除了基本類型外，還可以使用字典，實現(xiàn)對不同的列填充不同的值，method 表示采用填充數(shù)據(jù)的方法，常用“ffill”、“bfill”。

import pandas as pd
dataset= pd.read_csv("red_wine_deficiency.csv")
data1=dataset.fillna(0)    #用0填補所有的缺失值
data2=dataset.fillna(method='ffill')      #用前一行的值填補缺失值
data3=dataset.fillna(method='bfill')      #用后一行的值填補缺失值，最后一行缺失不處理
data4=dataset.fillna(value={'pH':dataset.pH.mode()[0],           #使用眾數(shù)填補
                            'density':dataset.density.mean(),    #使用均值填補
                            'alcohol':dataset.alcohol.median()}) #使用中位數(shù)填補
print(data1,'\n-----\n',data2,'\n-----\n',data3,'\n-----\n',data4)

插值法

當(dāng)出現(xiàn)缺失值時，也可以使用插值法來對缺失值進行插補，常見的方法為：'linear','nearest','zero','slinear','quadratic','cubic','spline','barycentric','polynomial'.

import pandas as pd
dataset= pd.read_csv("red_wine_deficiency.csv")
data=dataset.fillna(value={'pH':dataset.pH.mode()[0],           #使用眾數(shù)填補
                            'density':dataset.density.interpolate(method='polynomial',order=2),
                            #使用二項式插值填補
                            'alcohol':dataset.alcohol.interpolate()})  #使用線性插值填補
print(data)

異常值處理

異常值是指那些遠離正常值的觀測值，異常值的出現(xiàn)會給模型的常見和預(yù)測產(chǎn)生嚴重的后果，但有時也會利用異常值進行異常數(shù)據(jù)查找。
對于異常值的檢測，一般采用兩種方法，一種是標準差法，另一種是箱線圖判別法。標準差法的判別公式是outlier > x+nδ 或者outlier < x-nδ,其中x為樣本均值，δ為樣本標準差。當(dāng)n=2時，滿足條件的觀測就是異常值；當(dāng)n=3時，滿足條件的觀測就是極端異常值。箱線圖的判別公式是outlier > Q3+nIQR 或者outlier < Q1-nIQR,其中Q1為下四分位數(shù)，Q3為上四分位數(shù)，IQR為上四分位數(shù)和下四分位數(shù)的差，當(dāng)n=1.5時，滿足條件的觀測為異常值，當(dāng)n=3時，滿足條件的觀測為極端異常值。
這兩種方法的選擇標準如下，如果數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布，因為數(shù)據(jù)的分布相對比較對稱，優(yōu)先選擇標準差法。否則優(yōu)先選擇箱線圖法，因為分位數(shù)并不會受到極端值的影響。當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常時，若異常觀測的比例不太大，一般可以使用刪除法將異常值刪除，也可以使用替換法，可以考慮使用低于判別上限的最大值替換上端異常值、高于判別下限的最小值替換下端異常值，或者使用均值、中位數(shù)替換

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dataset= pd.read_csv("red_wine_abnormal.csv")
dataset=dataset['fixed acidity']
mu=dataset.mean()      #計算平均值
δ=dataset.std()      #計算標準差
print('標準差法異常值上限檢測:',any(dataset > mu+2*δ))    #輸出：True
print('標準差法異常值下限檢測:',any(dataset < mu-2*δ))    #輸出：True
Q1=dataset.quantile(0.25)    #計算下四分位數(shù)
Q3=dataset.quantile(0.75)    #計算上四分位數(shù)
IQR=Q3-Q1
print('箱線圖法異常值上限檢測：',any(dataset > Q3+1.5*IQR))  #輸出：True
print('箱線圖法異常值下限檢測：',any(dataset < Q1-1.5*IQR))  #輸出：True
plt.style.use('ggplot')
dataset.plot(kind='hist',bins=30,density=True)  
dataset.plot(kind='kde')
plt.show()
#替換異常值
UB=Q3+1.5*IQR
st=dataset[dataset < UB].max()    #找出低于判斷上限的最大值
dataset.loc[dataset >UB] = st
plt.style.use('ggplot')
dataset.plot(kind='hist',bins=30,density=True)  
dataset.plot(kind='kde')
plt.show()

運行不同dataset 得到的圖像

（1）異常值處理前

（2）替換異常值后

到此這篇關(guān)于Python常用的數(shù)據(jù)清洗方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python數(shù)據(jù)清洗方法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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