本章概要

1、去重
2、缺失值处理
3、清洗字符型数据的空格
4、字段抽取

去重

• 把数据结构中，行相同的数据只保留一行

• 函数语法：

  • drop_duplicates()

#导入pandas包中的read_csv函数
from pandas import read_csv
df=read_csv('路径')#找出行重复的位置
dIndex=df.duplicated()#也可根据某些列，找出重复的位置
dIndex=df.duplicated('age')
dIndex=df.duplicated(['age','name'])#根据返回值，把重复数据提取出来
df[dIndex]#默认根据所有的列，进行删除,注意这里是duplicates
newdf=df.drop.duplicates()#也可以指定莫一列，进行重复值删除
newdf=df.drop.duplicates('age')

缺失值处理

缺失数据的产生

• 数据暂时无法获取

  • 比如未成年儿童的收入等

• 有些数据被遗漏或错误处理了

缺失数据的处理方式

缺失数据在实际工作中，是不可避免的，本部分还是很重要的

• 数据补齐

  • 用一定的值去填充空值，使数据完备化，如平均值填充等等

• 删除对应缺失行

• 不处理

如何删除缺失数据的所在行

在python中，使用dropna函数进行缺失数据的清洗

• dropna函数作用：去除数据结构中值为空的数据

• dropna函数语法：dropna()

# 首先导入数据文件，输出df变量
from pandas import read_csv
df=read_csv('路径')

在pandas的数据框中，缺失值用NaN来标注

# 把之前数据为空的，换成a,b,可以把a、b指定为NaN值，作用是可以把不不要的数据替换成缺失值，然后处理，使用的是read的na_values函数
df=read_csv('路径'，na_values=['a','b'])

# 找出NaN所在的行，通过isnull方法获取数据框中某个位置的值是否为NaN值
isNA=df.isnull()

• 如何数据框对应的位置是NaN值，那么isnull方法对应的就是布尔值True,根据这个特征，就可以使用数据框的行获取方法，获取出NaN值所在的行

#获取空值所在的行
#首先获取所有的列，只要获取到NaN了，就认为这行有NaN值了
#使用any方法，就可以实现这种选择效果
df[isNA.any(axis=1)]

#如何要特定某列的NaN值，定位后在用any的方法就可以了
df[isNA[['gender']].any(axis=1)]

• 特别注意定位gender的字符串有两个中括号，不能是一个

#直接删除空值
newdf=df.dropna()

清洗字符型数据的空格

• strip函数作用：清除字符型数据左右的空格

• strip函数语法：strip()

#打开数据文件
from pandas import read_csv
df=read_csv('路径')#清除字符串左边的空格
newname=df['name'].str.lstrip()
#清除字符串右边的空格
newname=df['name'].str.rstrip()
#清除字符串左、右边的空格
newname=df['name'].str.strip()#把清洗后的数据放回原来的列
df['name']=newname

字段抽取

• 字段抽取，是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列

• 字段截取函数：slice(start开始位置，stop结束位置)

  • 与数据结构的访问方式一样，开始位置是从0开始的，开始位置是大于等于，结束位置是小于，不能取等于

  • slice函数默认只能处理字符型数据，如要处理数字型数据，必须进行转化