Python数据预处理常用的5个技巧

目录

• 前言
• 数据集
• 示例 1
• 示例 2
• 示例 3
• 示例 4
• 示例 5
• 总结

前言

我们知道数据是一项宝贵的资产，近年来经历了指数级增长。但是原始数据通常不能立即使用，它需要进行大量清理和转换。

Pandas 是 Python 的数据分析和操作库，它有多种清理数据的方法和函数。在本文中，我将做5个示例来帮助大家掌握数据清理技能。

数据集

这是一个包含脏数据的示例数据框

让我们看看可以做些什么来使这个数据集变得干净。

第一列是多余的，应该删除；

Date 没有标准；

Name 写成姓氏、名字，并有大写和小写字母；

Payment 代表一个数量，但它们显示为字符串，需要处理；

在 Note 中，有一些非字母数字应该被删除;

示例 1

删除列是使用 drop 函数的简单操作。除了写列名外，我们还需要指定轴参数的值，因为 drop 函数用于删除行和列。 最后，我们可以使用 inplace 参数来保存更改。

import pandas as pd
df.drop("Unnamed: 0", axis=1, inplace=True)

示例 2

我们有多种选择将日期值转换为适当的格式。一种更简单的方法是使用 astype 函数来更改列的数据类型。
它能够处理范围广泛的值并将它们转换为整洁、标准的日期格式。

df["Date"] = df["Date"].astype("datetime64[ns]")

示例 3

关于名称列，我们首先需要解决如下问题：

首先我们应该用所有大写或小写字母来表示它们。另一种选择是将它们大写（即只有首字母是大写的）；

切换姓氏和名字的顺序；

df["Name"].str.split(",", expand=True)

然后，我将取第二列与第一列结合起来，中间有一个空格。最后一步是使用 lower 函数将字母转换为小写。

df["Name"] = (df["Name"].str.split(",", expand=True)[1] + " " + df["Name"].str.split(",", expand=True)[0]).str.lower()

示例 4

支付Payment的数据类型是不能用于数值分析的。在将其转换为数字数据类型(即整数或浮点数)之前，我们需要删除美元符号并将第一行中的逗号替换为点。

我们可以使用 Pandas 在一行代码中完成所有这些操作

df["Payment"] = df["Payment"].str[1:].str.replace(",", ".").astype("float")

示例 5

Note 列中的一些字符也需要删除。在处理大型数据集时，可能很难手动替换它们。

我们可以做的是删除非字母数字字符（例如？、！、-、. 等）。在这种情况下也可以使用 replace 函数，因为它接受正则表达式。

如果我们只想要字母字符，下面是我们如何使用替换函数：

df["Note"].str.replace('[^a-zA-Z]', '')
0      Unhappy
1    Satisfied
2      Neutral
3      Unhappy
4      Neutral
Name: Note, dtype: object

如果我们想要字母和数字（即字母数字），我们需要在我们的正则表达式中添加数字：

df["Note"].str.replace('[^a-zA-Z0-9]', '')
0      Unhappy
1    Satisfied
2      Neutral
3      Unhappy
4      Neutral0
Name: Note, dtype: object

请注意，这次没有删除最后一行中的 0，我只需选择第一个选项。如果我还想在删除非字母数字字符后将字母转换为小写

df["Note"] = df["Note"].str.replace('[^a-zA-Z]', '').str.lower()

与初始形式相比，数据集看起来要好得多。当然，它是一个简单的数据集，但这些清理操作在处理大型数据集时肯定会对你有所帮助。

总结

到此这篇关于Python数据预处理常用的5个技巧的文章就介绍到这了,更多相关Python数据预处理内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！