Python 数据清理

数据清理是一个数据科学家的重要部分。而 Python 作为一种最流行的数据科学编程语言，有很多内置的库，可以帮助数据科学家进行数据清理。

数据加载

数据清理的第一步是加载数据。Python 有许多库可用于此，包括 NumPy、pandas、csv 和 sqlite3。NumPy 是一个用于数值计算的库，而 pandas 是一个用于数据操作的库。Csv 是一个用于 CSV 文件操作的库，而 sqlite3 是一个用于 SQL 数据库操作的库。

NumPy

NumPy 可以用于加载各种类型的数据，如文本文件、图像、音频等。

以下是使用 NumPy 加载文本文件的示例：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data_file.txt')

pandas

使用 pandas 加载数据集通常是最常见的方法。 pandas 通过提供各种内置格式的数据读取器以及灵活的 API 来简化此过程。

以下是使用 pandas 加载 CSV 文件的示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data_file.csv')

数据清洗

数据清洗是数据科学家最花时间和精力的任务之一。在数据清洗期间，我们将执行以下操作：

• 去除无效数据和重复数据
• 处理缺失值
• 将数据标准化
• 修复格式错误

去除无效数据和重复数据

无效数据可能会使算法产生不良结果，因此数据科学家必须去除无效数据。重复数据也可能会影响算法结果，因此我们也要去掉所有的重复数据。

以下是去除无效数据和重复数据的示例：

# 删除无效数据

data = data.dropna()

# 删除重复值

data = data.drop_duplicates()

处理缺失值

将缺失值填充为零或平均值等是常见的处理方式。

以下是填充缺失值的示例：

# 将缺失值填充为零

data = data.fillna(0)

# 将缺失值填充为平均值

mean = data.mean()

data = data.fillna(mean)

将数据标准化

将数据标准化到特定范围可以改善算法的性能，以下是将数据标准化的示例：

from sklearn import preprocessing

# 标准化到0-1之间

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

data = min_max_scaler.fit_transform(data)

修复格式错误

修复格式错误通常涉及转换数据类型或更改数据结构。

以下是转换数据类型的示例：

# 将字符串转换为整数

data['column_name'] = data['column_name'].astype(int)

# 将字符串转换为浮点数

data['column_name'] = data['column_name'].astype(float)

结论

Python 有许多内置的库，可以帮助数据科学家进行数据清理。在数据清洗期间，我们应该始终牢记去除无效数据、处理缺失值、将数据标准化和修复格式错误。

以上就是 Python 数据清理的简单介绍。