Pandas之旅（二): 有关数据清理的点点滴滴

摘要：数据清洗大家好，这一期我将为大家带来我的学习心得第二期数据清理。这一期我会和大家分享一些比较好用常见的清洗方法。首先还是让我们来简单看一下本文将会用到的数据源这是一个超小型的房地产行业的数据集，大家会在文章最后找到下载地址。

大家好，这一期我将为大家带来我的pandas学习心得第二期：数据清理。这一步非常重要，一般在获取数据源之后，我们紧接着就要开始这一步，以便为了之后的各种操作，简单来说，我们的目标就是让数据看起来赏心悦目，规规矩矩的，所以我们会对原始的dataframe做一些必要的美容，包括规范命名，去除异常值，重新选择合适的index啊，处理缺失值，统一列的命名等等。

这一期我会和大家分享一些比较好用常见的清洗方法。首先还是让我们来简单看一下本文将会用到的数据源:

property_data.csv 这是一个超小型的房地产行业的数据集，大家会在文章最后找到下载地址。

这篇文章我会从以下几个方面来和大家分享我的心得体会：

有关缺失值的处理

有关列的处理

设置Index

源码及数据下载地址

这里我们会用到 property_data.csv这个数据集，在开始处理缺失值之前，我们可以先话一分钟仔细想想，为什么实际生活中的数据从来是不完整的，原因基本有几个方面：

用户忘记填写字段

从旧数据库手动传输时数据丢失

代码中有bug

用户不填写非必须字段（比如注册的时候）

因为这些原因，我每次在处理missing value的时候都会问自己两个基础问题：

数据集每一列有什么特点？

我们想要在处理后得到什么类型的数据（int，float，string，boolean）？

带着这些疑问，我们可以开始了，首先让我们简单读取一下数据，利用head函数看看前5行，如果你还对pandas的基础知识有疑问，可以看看我上一篇文章：Pandas之旅（一): 让我们把基础知识一次撸完，申精干货

import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.chdir("F:Python教程segmentfaultpandas_sharePandas之旅_02 数据清洗")

# Read csv file into a pandas dataframe
df = pd.read_csv("property_data.csv")

# Take a look at the first few rows
df.head()

现在让我们看看数据的一些关键列是什么：

ST_NUM：街道号码

ST_NAME: 街道名称

OWN_OCCUPIED: 是否用于自住

NUM_BEDROOMS：卧室数量

SQ_FT：面积

这里可以给大家普及点房地产知识，有的时候房屋用途被明确规定，比如有的房产写的是"owner occupied only "）意思是说如果你买了，那这个房子会成为你的主要住所，不能用于出租之类的，简单理解就是自住

所以现在我可以自问自答第一个问题:数据集每一列有什么特点？

ST_NUM：float或int ...

ST_NAME：string

OWN_OCCUPIED：string ... Y（“是”）或N（“否”）

NUM_BEDROOMS：float或int，数字类型

SQ_FT：float或int，数字类型

现在让我们关注ST_NUM这一列：

# Looking at the ST_NUM column
df["ST_NUM"]

0    104.0
1    197.0
2      NaN
3    201.0
4    203.0
5    207.0
6      NaN
7    213.0
8    215.0
Name: ST_NUM, dtype: float64

如果想查看该列的缺失值情况，我们可以利用isnull（）方法，如果出现缺失值，会返回True，反之返回false

df["ST_NUM"].isnull()

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
5    False
6     True
7    False
8    False
Name: ST_NUM, dtype: bool

但是其实如果我们打开csv文件，你会发现第3行是空白，还有一行在该列显示的是NA，所以结论已经有了：在pandas里表示缺省值的符号及时NA,换句话说，如果我们要表示缺省值，标准写法是NA

同样的，这回让我们关注一下NUM_BEDROOMS这一列，我们发现出现了4种类型的表达缺省值的标记：

n/a

NA

—

na

通过刚才的实践，我们已经确定NA是pandas可以识别的，那么其他的符号呢，现在让我们来测试一下

df["NUM_BEDROOMS"]

0      3
1      3
2    NaN
3      1
4      3
5    NaN
6      2
7      1
8     na
Name: NUM_BEDROOMS, dtype: object

df["NUM_BEDROOMS"].isnull()

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
5     True
6    False
7    False
8    False
Name: NUM_BEDROOMS, dtype: bool

可以看到pandas识别了n/a 和NA两种符号，但是接下来我们要考虑一个问题，假设你是房地产公司的地区总经理，你每周会收到不同地区的负责人提交的表格，
这些人中有的喜欢用--表示空白值，有的人喜欢用na，那应该怎么办？

最简单的方式就是将所有表示空白值的符号统一放在list中，让后让pandas一次性识别:

# Making a list of missing value types
missing_values =  ["na", "--"]
df = pd.read_csv("property_data.csv", na_values = missing_values)

现在我们来看看到底发生了什么？

df

我们可以发现只要missing_value中记录的表达空白值的符号，全部变成了规整的NaN

刚刚我们已经简单了解了在pandas中如何处理缺失值的，还有一种情况，让我们来看OWN_OCCUPIED这一列，这一列的答案只能是Y,N 但是我们发现数据集意外地出现了12，属于类型不对称

df["OWN_OCCUPIED"].isnull()

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7    False
8    False
Name: OWN_OCCUPIED, dtype: bool

现在我们发现12是异常值，因为它是类型错误，所以我们可以简单通过下面这个方法来检测，

# Detecting numbers 
cnt=0
for row in df["OWN_OCCUPIED"]:
    try:
        int(row)
        df.loc[cnt, "OWN_OCCUPIED"]=np.nan
    except ValueError:
        pass
    cnt+=1

我们这里的策略是：

循环遍历OWN_OCCUPIED列

尝试将条目转换为整数

如果条目可以更改为整数，请输入缺失值

如果数字不能是整数，我们知道它是一个字符串，所以继续

这样我们会把OWN_OCCUPIED这一列中所有类型不对的值转化为NaN，现在来看结果：

df["OWN_OCCUPIED"]

0      Y
1      N
2      N
3    NaN
4      Y
5      Y
6    NaN
7      Y
8      Y
Name: OWN_OCCUPIED, dtype: object

pandas提供了更为简洁的方式，可以让我们整体了解所有column的空值：

df.isnull().sum()

PID             1
ST_NUM          2
ST_NAME         0
OWN_OCCUPIED    2
NUM_BEDROOMS    3
NUM_BATH        1
SQ_FT           2
dtype: int64

或者如果我们只想知道数据是否存在空值，那么可以使用以下的命令：

# Any missing values?
df.isnull().values.any()

True

如果我们想要替换掉缺失值，可以用fillna方法

# Replace missing values with a number
df["ST_NUM"].fillna(125, inplace=True)

或者我们可以通过准确定位来替换缺失值:

# Location based replacement
df.loc[2,"ST_NUM"] = 125

替换缺失值的一种非常常见的方法是使用中位数:

# Replace using median 
median = df["NUM_BEDROOMS"].median()
df["NUM_BEDROOMS"].fillna(median, inplace=True)
df

现在假设因为一些需求，需要我们统一修改列名，把列名改为小写，我们可以结合列表推导式轻易实现

df.rename(str.lower, axis="columns",inplace =True)
df.columns

Index(["pid", "st_num", "st_name", "own_occupied", "num_bedrooms", "num_bath",
       "sq_ft"],
      dtype="object")

或者需要把列名中的_改为-:

new_cols = [c.replace("_","-") for c in df.columns]
change_dict =dict(zip(df.columns,new_cols))
df.rename(columns=change_dict,inplace=True)
df

这里我没有写的精简一些，反而是复杂了，主要是想让大家回忆起之前我分享的dict使用技巧中的内容，注意这里inplace=True，导致的结果是我们的的确确修改了df所有的列名

假如目前我们需要新增一列，根据房屋面积大小来赋值,我们先随意把缺失值补上：

df["sq-ft"].fillna("0.0")

0    1000
1     0.0
2     850
3     700
4    1600
5     800
6     950
7     0.0
8    1800
Name: sq-ft, dtype: object

然后新建一列rank来根据房屋面积大小赋值S=small,M=medium,B=big：

df["rank"]= pd.cut(df["sq-ft"], [0, 800, 1600, np.inf], labels=("S","M","B"))
df

具体实现方法我们之后会说，这里主要是用到了pandas的cut方法，非常便捷

在许多情况下，使用数据的唯一值标识字段作为其索引是有帮助的。这里可能我们的数据不太合适，因此我们先伪造一列Fake_Index来模拟真实场景中的真正索引

df["Fake_Index"]=["A00"+str(i) for i in range(len(df))]
df

现在我们添加的最后一列非常像真正的房屋Id了，让我们来看看这个伪造的索引是不是唯一值，可以利用is_unique来检验：

df.Fake_Index.is_unique

True

没有问题，现在我们可以放心地把这列设置为我们真正的索引：

df = df.set_index("Fake_Index")
df

现在对数据的操作容易多了，我们很多事情可以通过索引完成：

#  根据索引名称切片
df["A000":"A003"]

#  根据索引位置切片

df.iloc[1:3, 0:3]

# 定位到具体元素
df.iloc[1,2]

"LEXINGTON"

我把这一期的ipynb文件和py文件放到了GIthub上，大家如果想要下载可以点击下面的链接：

Github仓库地址： https://github.com/yaozeliang/pandas_share

这一期先讲到这里，希望大家能够继续支持我，完结，撒花