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作者 | 刘顺祥
来源 | 数据分析 1480
数据分析过程中最头疼也是工作量最大的部分算是探索和清洗了——探索的目的是了解数据，了解数据背后隐藏的规律；洗的目的则是为了让干净的数据进入分析或建模的下一个环节。小编将通过三篇文章，详细讲解工作中常规的数据清洗方法，包括数据类型的转换，重复数据的处理，缺失值的处理以及异常数据的识别和处理 。这是 Python 数据清洗系列的第一篇文章，主要分享的内容包括—— 数据类型的转换 and 冗余数据的识别和处理
数据类型的判断和转换
如下表所示，为某公司用户的个人信息和交易数据，涉及的字段为用户 id、性别、年龄、受教育水平、交易金额和交易日期。从表面上看，似乎没有看出数据背后可能存在的问题，那接下来就将其读入到 Python 中，并通过探索的方式发现数据中的问题。
读取数据，以及查看数据规模、查看数据中各变量的数据类型的代码如下：
# 导入第三方包
import pandas as pd
# 读入外部数据
data3 = pd.read_excel(io=r'C:\Users\Administrator\Desktop\datas\data3.xlsx')
# 查看数据的规模
data3.shape
out:
(3000, 6)
# 查看表中各变量的数据类型
# data3.dtypes
out:表中各变量的数据类型如表下表所示：
上述代码利用 shape“方法” 返回了数据集的规模，即该数据包含 3000 行 6 列；通过 dtypes“方法” 则返回了数据集中各变量的数据类型——除 id 变量和 age 变量为数值型，其余变量均为字符型。直观上能够感受到一点问题，即数据类型不对，例如用户 id 应该为字符型，消费金额 custom_amt 为数值型，订单日期为日期型。如果发现数据类型不对，如何借助于 Python 工具实现数据类型的转换呢？可参照如下代码的实现。
# 数值型转字符型
data3['id'] = data3['id'].astype(str)
# 字符型转数值型
data3['custom_amt'] = data3['custom_amt'].str[1:].astype(float)
# 字符型转日期型
data3['order_date'] = pd.to_datetime(data3['order_date'], format = '%Y 年 %m 月 %d 日')
# 重新查看数据集的各变量类型
data3.dtypes
out:这些数据经过处理后，各个字段的数据类型如下表所示：
如上结果所示，三个变量全都转换成了各自所期望的数据类型。astype“方法”用于数据类型的强制转换，可选择的常用转换类型包括 str（表示字符型）、float（表示浮点型）和 int（表示整型）。由于消费金额 custom_amt 变量中的值 包含人民币符号“￥”，所以在数据类型转换之前必须将其删除（通过字符串的切片方法删除，[1:]表示从字符串的第二个元素开始截断）。对于字符转日期问题，推荐使用更加灵活的 to_datetime 函数，因为它在 format 参数的调节下，可以识别任意格式的字符型日期值。
需要注意的是，Python 中的函数有两种表现形式，一种是常规理解下的 函数（语法为 func(parameters)，如 to_datetime 函数），另一种则是“方法”（语法为 obj.func(parameters)，如 dtypes 和 astype“方法”）。两者的区别在于“方法”是针对特定对象的函数（即该“方法”只能用在某个固定类型的对象上），而函数并没有这方面的限制。
基于如上类型的转换结果，最后浏览一下数据的展现形式：
# 预览数据的前 5 行
data3.head()
冗余数据的判断和处理
如上过程是对数据中各变量类型的判断和转换，除此还需要监控表中是否存在“脏”数据，如冗余的重复观测和缺失值等。可以通过 duplicated“方法” 进行“脏”数据的识别和处理。仍然对上边的 data3 数据为例进行操作，具体代码如下所示。
# 判断数据中是否存在重复观测
data3.duplicated().any()
out:
False如上结果返回的是 False，说明该数据集中并不存在重复观测。假如读者利用如上的代码在数据集中发现了重复观测，可以使用 drop_duplicates“方法”将冗余信息删除。
需要说明的是 ，在使用 duplicated“方法”对数据行作重复性判断时，会返回一个与原数据行数相同的序列（如果数据行没有重复，则对应 False，否则对应 True），为了得到最终的判断结果，需要 再使用 any“方法”（即序列中只要存在一个 True，则返回 True）。
duplicated“方法”和 drop_duplicates“方法”都有一个非常重要的参数，就是 subset。默认情况下不设置该参数时，表示对数据的所有列进行重复性判断；如果需要按指定的变量做数据的重复性判断时，就可以使用该参数指定具体的变量列表。举例如下：
# 构造数据
df = pd.DataFrame(dict(name = ['张三','李四','王二','张三','赵五','丁一','王二'],
gender = ['男','男','女','男','女','女','男'],
age = [29,25,27,29,21,22,27],
income = [15600,14000,18500,15600,10500,18000,13000],
edu = ['本科','本科','硕士','本科','大专','本科','硕士']))
# 查看数据
df
目测有两条数据完全一样，就是用户张三，如果直接使用 drop_duplicates“方法”，而不做任何参数的修改时，将会删除第二次出现的用户张三。代码如下：
# 默认情况下，对数据的所有变量进行判断
df.drop_duplicates()
假设在数据清洗中，用户的姓名和年龄相同就认为是重复数据，那么该如何基于这两个变量进行重复值的删除呢？此时就需要使用 subset 参数了，代码如下：
df.drop_duplicates(subset=['name','age'])
需要注意的是 ，使用 drop_duplicates“方法”删除重复数据，并不能直接影响到原始数据，即原始数据中还是存在重复观测的。如需使 drop_duplicates“方法”的删除功能作用在原始数据中， 必须将 inplace 参数设置为 True。
本期的内容就介绍到这里，下一篇将分享缺失值的识别和处理技术。
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