這是來自Kaggle的Data Cleaning Challenge For 5 Days!
Kaggle是國外著名的數(shù)據(jù)競賽分析平臺，對新手十分友好咏闪，這里主要記錄我在這個小挑戰(zhàn)中學到一些數(shù)據(jù)清洗方法曙搬。
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第一天：缺失數(shù)據(jù)的處理（Missing Values）
- 查看缺失數(shù)據(jù)：
data.isnull().sum()
- 填充缺失數(shù)據(jù)：
# 用0填充
data.fillna(0)
# 直接使用相同標簽下下一個數(shù)據(jù)填充
#再用 0 填充
data.fillna(method = 'bfill', axis=0).fillna(0)
- 刪除缺失數(shù)據(jù)
data.dropna()
第二天：數(shù)據(jù)縮放和歸一化（Scale and Nomarlization Data）
- Scale:
# 導入 min_max scaling
from mlxtend.preprocessing import minmax_scaling
# 縮放數(shù)據(jù)使之處于0到1之間
scaled_data = minmax_scaling(original_data, columns = [0])
- Nomarlization
# 導入 Box-Cox Transformation
from scipy import stats
# 歸一化數(shù)據(jù)
normalized_data = stats.boxcox(original_data)
第三天：日期時間的統(tǒng)一化（Parsing Dates）
- pd.to_datetime
pandas 中有一個特別的時間類型datetime64, to_datetime就是將object類型轉換為datetime64。
landslides['date_parsed'] = pd.to_datetime(landslides['date'], format = "%m/%d/%y")
image
earthquakes['date_parsed'] = pd.to_datetime(earthquakes['Date'],infer_datetime_format=True)
image
萬能的infer_datetime_format=True鸽嫂，pandas自己推斷日期類型纵装，優(yōu)點是可兼容多格式的日期處理，缺點是降低處理速度据某。
datetime64可以用來干什么橡娄？
例：
#獲得每一月同一天的統(tǒng)計數(shù)據(jù)
day_of_month_landslides = landslides['date_parsed'].dt.day
-
自設格式的日期數(shù)據(jù)處理
例如：
image
for i in range(len(volcanos.index)):
temp = volcanos['Last Known Eruption'].values[i]
if temp == 'Unknown':
volcanos['Last Known Eruption'].values[i] = None
elif "CE" in temp:
volcanos['Last Known Eruption'].values[i] = "-" + temp[0:5]
else:
volcanos['Last Known Eruption'].values[i] = temp[0:5]
image
附：關于%m,%d,%Y的那些事兒 http://strftime.org/
第四天：字符編碼（Character Encodings）
- encode（編碼）：
#將str編碼為bytes類，但在編碼€時出現(xiàn)了錯誤
before = "This is the euro symbol: €"
after = before.encode("utf-8", errors = "replace")
這里utf-8也可以為ascii癣籽、gbk等挽唉。
- decode（解碼）:
after.decode("utf-8")
注：
(1)編碼方式要和解碼方式保持一致滤祖，否則會出現(xiàn) UnicodeDecodeError
(2)有時候，編碼會導致數(shù)據(jù)丟失
- 出現(xiàn)其他編碼時：
1）第一步：猜測字符編碼
import chardet
#以二進制方式讀取文件
with open("../input/kickstarter-projects/ks-projects-201801.csv", 'rb') as rawdata:
result = chardet.detect(rawdata.read(10000))
print(result)
#當10k的編碼結果不正確瓶籽，可變化read()中的大小匠童，如read(100000)
出現(xiàn)結果：{'encoding': 'Windows-1252', 'confidence': 0.73, 'language': '}
2）第二步：根據(jù)所得編碼
kickstarter_2016 = pd.read_csv("../input/kickstarter-projects/ks-projects-201612.csv", encoding='Windows-1252')
- 編碼保存至文件
#默認encoding = ‘utf-8’
kickstarter_2016.to_csv("ks-projects-201801-utf8.csv")
第五天：不一致的輸入數(shù)據(jù)（Inconsistent Data Entry)
數(shù)據(jù)觀察：
cities = suicide_attacks['City'].unique() #選出City字段中不重復值
cities.sort() #排序
cities
- 統(tǒng)一大小寫
例：全部小寫
suicide_attacks['City'] = suicide_attacks['City'].str.lower()
- 去除字符串兩邊的空格
suicide_attacks['City'] = suicide_attacks['City'].str.strip()
- 模糊匹配：
例如：d.i khan 和d. i khan
import fuzzywuzzy
from fuzzywuzzy import process
#與d.i khan相近的前10個字符串
matches = fuzzywuzzy.process.extract("d.i khan", cities, limit=10, scorer=fuzzywuzzy.fuzz.token_sort_ratio)
marches 的結果是一個包含十個元組的列表：[('d. i khan', 100), ('d.i khan', 100), ('d.g khan', 88)……]。所以需要重新去定義一個函數(shù)來處理它們塑顺。
def replace_matches_in_column(df, column, string_to_match, min_ratio = 90):
# 獲取不重復的值
strings = df[column].unique()
# 獲取前10個相近的字符串
matches = fuzzywuzzy.process.extract(string_to_match, strings,
limit=10, scorer=fuzzywuzzy.fuzz.token_sort_ratio)
# 只有當相近匹配 > 90
close_matches = [matches[0] for matches in matches if matches[1] >= min_ratio]
# 獲取dataframe中所有相近的rows
rows_with_matches = df[column].isin(close_matches)
# 替換這些rows 至目標值
df.loc[rows_with_matches, column] = string_to_match
# 提示過程結束
print("All done!")
致謝：
Rachael Tatman：https://www.kaggle.com/rtatman
也可以從這里學到SQL汤求、R的知識呦！
