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前言

善始者繁多，克终者盖寡。

数据分析的过程大抵可分为数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化四个环节，数据预处理是数据分析前最重要的一个环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换四种操作。今天和大家分享使用pandas对数据进行“清洗”。

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一、“清洗”什么

举一个例子，刚从地里摘了一颗白菜，发现白菜的根须上有很多泥巴，还有一些烂叶子，再下锅前需要把这些泥巴、烂叶子给去掉。
数据清洗就类似这个过程，通过第三方平台收集到的数据里往往包含很多不规范的数据，主要指空值、异常值、重复值，在数据分析前我们需要将其处理掉。

二、python实现

2.1 数据来源

以某地区电信客户流失数据为例，表中包含19个字段323条记录，每个字段中包含若干空值，表格结构如图所示：

2.2 查找空值

import pandas

数据 = pandas.read_csv("电信客户流失数据-东城区.csv")
print(数据)
#粗略浏览数据分布
print(数据.isnull())
#查询所有包含空值的列
print(数据.isnull().any())

程序运行后，发现所有的列都存在空值！！！

2.3 空值处理

根据数据分布情况（空值多不多），采用不同的处理方法：

某条记录全为空值——删除该记录；
某列数据空值较多——删除该列；
某列数据空值一半左右——使用均值填充；
某列数据空值三分之一左右——使用0填充；
某列数据空值极少——删除该记录
.

2.3.1 删除空行

#pandas的操作是在“数据”的副本上进行的，将inplace属性设为True，表示用副本覆盖原文件
数据.dropna(how="all",inplace=True)
print(数据)

2.3.2 统计某列空值数量

删除空行后再次查看每列中包含空值的情况，发现仅“婚姻”、“通话时长”等5列数据还包含空值，使用value_counts()统计空值数量。

print(数据.isnull().any())
print(数据["婚姻"].isnull().value_counts())
print(数据["通话时长"].isnull().value_counts())
print(数据["上门服务"].isnull().value_counts())
print(数据["无线时长"].isnull().value_counts())
print(数据["影视时长"].isnull().value_counts())

2.3.3 删除某列

“影视时长”中空值占比较大，删除该列

#aixs属性表示维度，其值为0时表示行，其值为1时表示列
数据.drop("影视时长",axis=1,inplace=True)

2.3.4 空值填充

对于“通话时长”、“上门服务”使用均值填充，对于“无线时长”使用0填充。

通话时长平均值 = 数据["通话时长"].mean()
数据["通话时长"].fillna(通话时长平均值,inplace=True)
上门服务平均值 = 数据["上门服务"].mean()
数据["上门服务"].fillna(上门服务平均值,inplace=True)
数据["无线时长"].fillna(0,inplace=True)

2.3.5 删除某列数据中空值对应的记录

“婚姻”中仅包含两个空值，将对应的两条记录删除。

#subset属性用于指定需要操作的列
数据.dropna(subset="婚姻",inplace=True)

2.4 重复值处理

此处“重复值”主要指表中的重复记录，也可以通过某一列中的重复值来删除对应的记录。

数据.drop_duplicates(inplace=True)
'''
    #删除”婚姻“中属性值重复的对应记录
    数据.drop_duplicates(subset="婚姻",inplace=True)
    #“婚姻”中仅包含“已婚”、“单身”两种类型，程序运行后仅保留两条记录
    print(数据)
'''

2.5 异常值处理

异常值就是不符合当前任务统计需求的值，例如“婚姻”仅包含“已婚”和“单身”两种类型，但是某条记录中出现了“离异”，则该条记录是异常的；再如“网龄”在0至100属于合理范围，若某条记录中该字段属性值为-5，则该记录也是异常。
异常值的处理类似于空值的处理，同样可以采用“均值填充”、“0填充”等方式，但本任务中并不涉及，故不处理。

2.6 保存文件

删除部分记录后，DataFrame的行索引已经混乱，可以使用reset_index()方法将其重置后再保存文件。

数据.reset_index(drop=True,inplace=True)
数据.to_excel("处理后的数据.xlsx")
print(数据)

2.7 完整代码

import pandas

数据 = pandas.read_csv("电信客户流失数据-东城区.csv")
print(数据)
print(数据.info())

print("步骤二（方法1）分隔符*********************************")
print(数据.isnull())

print("步骤二（方法2）分隔符*********************************")
print(数据.notnull())

print("步骤三分隔符*********************************")
print(数据.isnull().any())

print("步骤四分隔符*********************************")
print(数据.dropna(how="all",inplace=True))

print("步骤五分隔符*********************************")
print(数据.isnull().any())
print("***婚姻***")
print(数据["婚姻"].isnull().value_counts())
print("***通话时长***")
print(数据["通话时长"].isnull().value_counts())
print("***上门服务***")
print(数据["上门服务"].isnull().value_counts())
print("***无线时长***")
print(数据["无线时长"].isnull().value_counts())
print("***影视时长***")
print(数据["影视时长"].isnull().value_counts())

print("步骤六分隔符*********************************")
数据.drop("影视时长",axis=1,inplace=True)
通话时长平均值 = 数据["通话时长"].mean()
数据["通话时长"].fillna(通话时长平均值,inplace=True)
上门服务平均值 = 数据["上门服务"].mean()
数据["上门服务"].fillna(上门服务平均值,inplace=True)
数据["无线时长"].fillna(0,inplace=True)
数据.dropna(subset="婚姻",inplace=True)
print(数据)

print("步骤七分隔符*********************************")
print(数据.duplicated().value_counts())
数据.drop_duplicates(inplace=True)
'''
    #删除”婚姻“中属性值重复的对应记录
    数据.drop_duplicates(subset="婚姻",inplace=True)
    #“婚姻”中仅包含“已婚”、“单身”两种类型，程序运行后仅保留两条记录
    print(数据)
'''

print("步骤八分隔符*********************************")
数据.reset_index(drop=True,inplace=True)
数据.to_excel("处理后的数据.xlsx")
print(数据)

三、方法总结

数据清洗中使用到的方法大抵如下：