数据处理（一）：数据质量分析

导入数据
空值分析
异常值分析
数据特征分析

数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程中的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。数据质量分析主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据指的是不符合要求，以及不能直接进行分析的数据。常见的脏数据包括如下：
1.缺失值
2.异常值
3.不一致的值
4.重复数据及含有特殊符号（如#，￥，*）的数据

这里我用比赛的数据来做实验：
数据保存在网盘：链接: https://pan.baidu.com/s/1SD2MPupiRloQFv2kBxyAUA 提取码: 58e1
欢迎大家下载。建议大家多动手绘制绘制。

第一步：导入库和数据

这里我们定义一个类来管理数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
import numpy as np
warnings.filterwarnings('ignore')   #忽略警告
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号class PrePross(object):def __init__(self, url):self.data = pd.DataFrame(pd.read_csv(url))  #打开文件，读取数据if __name__ == '__main__':url = r'movies_metadata.csv'data = PrePross(url)

第二步：缺失值分析

数据缺失主要包括记录的缺失和记录某个字段信息的缺失，两个都会造成分析误差。我们简单地分析以下缺失值的原因，影响。

2.1 缺失值产生的原因

有些数据暂时无法获取，或者获取信息代价太大
有些信息被遗漏，忘记填写，或者数据采集设备出错
属性值不存在。比如：儿童的固定收入

2.2 缺失值的影响

数据挖掘建模将丢失大量有用数据
不确定性更加显著，规律更难把握
使建模过程出现混乱，导致不可靠的输出

2.3 缺失值分析

使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数，以及每个属性的未缺失数，缺失数与缺失率等。代码如下：

    def missVal(self, col=None):     #我们在类中添加如下代码raw, column = self.data.shape  if col:num = self.data[col].isnull().sum().sort_values()else:num = self.data.isnull().sum().sort_values() print(col, r"缺失数", num)  print(col, r'缺失比例', num/raw)if __name__ == '__main__':url = r'movies_metadata.csv'data = PrePross(url)data.missVal()

我们看到输出如下：

数据	缺失数	缺失率
adult	0	0.000000
budget	0	0.000000
genres	0	0.000000
id	0	0.000000
original_title	0	0.000000
production_countries	3	0.000066
production_companies	3	0.000066
…	…	…
poster_path	386	0.008490
overview	954	0.020983
tagline	25054	0.551049
homepage	37684	0.828839
belongs_to_collection	40972	0.901157

第三部：异常值分析

异常值也被称作离群点，异常值分析也称为离群点分析。主要有三种方法

3.1 简单统计分析

先对变量做一个描述性统计。常用的统计量是最大值和最小值，判断是否超出了合理的范围。

3.2 3σ原则

前提：数据服从正太分布
在正太分布的假设下，距离平均值3σ之外的值出现的概率为P<=0.003,属于小概率事件，被称为异常值

代码如下：

    def abnorVal1(self,col):  #利用3sigma原则col2 = self.data.shape[0]u = self.data[col].mean()std = self.data[col].std()stats.kstest(self.data[col], 'norm', (u, std))print('均值为: %.3f. 标准差为： %.3f' %(u, std))#正太性检验flg = plt.figure(figsize=(10, 6))ax1 = flg.add_subplot(2,1,1)self.data[col].plot(kind = 'kde', grid = True, style = '-k', title = '密度曲线')plt.axvline(3*std, color='r', linestyle="--", alpha = 0.8)plt.axvline(-3*std, color='r', linestyle="--", alpha = 0.8)#绘制数据密度曲线ax2 = flg.add_subplot(2,1 ,2)error = self.data[col][np.abs(self.data[col] - u) > 3*std]data_c = self.data[col][np.abs(self.data[col] - u) < -3*std]print('异常值共%d条' % len(error))print('异常值出现的概率%.4f' % (len(error)/col2))plt.scatter(data_c.index, data_c, color='k', marker='.', alpha=0.3)plt.scatter(error.index, error, color = 'r', marker='.', alpha=0.3)plt.xlim([-10,10010])plt.grid()plt.show()if __name__ == '__main__':url = r'movies_metadata.csv'data = PrePross(url)data.abnorVal1('runtime')

输出如下：

均值为: 94.128. 标准差为： 38.408
异常值共303条
异常值出现的概率0.0067

3.3 箱型图分析

箱体图Boxplot是一种表示数据分布的方法(wiki:boxplot)，一个基本的箱体图从上到下分别表示最大值，上四分位，均值，下四分位，最小值。有的箱体图中还会加入异常值等。
箱体图有以下几个优点：

可以直观明了地识别数据中的异常值
利用箱体图可以判断数据的偏态和尾重
利用箱体图可以比较不同批次的数据形状

箱型图识别异常值标准: 异常值被定义为大于Q1+1.5IQR或小于Q2−1.5IQR的值。Q1是上四分位数，表示全部观察值中有1/4的数据比他大，Q2是下四分位数，表示全部数据中有1/4的数据比他小。IQR是四分位间距，是Q1和Q2的差，其间包含了观察值的一半。用集合表示为：
```
              {异常值y| y<Q1-1.5IQL || y>Q2+1.5IQL}
```

    def abrnorVa2(self, col):colData = self.data[col]dscr = colData.describe()    #利用describle得到75%，25%#print(colData.describe())IQR = dscr['75%'] - dscr['25%']upBoundry = dscr['75%'] + 1.5*IQR   #上边界lowBoundry = dscr['25%'] + 1.5*IQR   #下边界num = (colData < lowBoundry).sum() + (colData > upBoundry).sum()  #总数print(col, "异常值的数目：", num)print(col, "异常值的数目比:", num/colData.shape[0])# p = self.data.boxplot(col, return_type='dict')  #数量比较大，绘制的箱型图不美观# x = p['fliers'][0].get_xdata()# y = p['fliers'][0].get_ydata()# y.sort()# for i in range(len(x)):#     if i>0:#         plt.annotate(y[i],xy=(x[i],y[i]) ,xytext=(x[i]+0.05-0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i]))#     else:#         plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]),xytext = (x[i] +0.08, y[i]))plt.show()if __name__ == '__main__':url = r'movies_metadata.csv'data = PrePross(url)data.uniq()data.abnorVal2('runtime')

输出如下：

runtime 异常值的数目：5900
runtime 异常值的数目比: 0.12976729864074255

对比可以看出，同种数据不同种处理方法，异常值的数目和出现概率也不同。

第四步：数据特征分析

对数据进行质量分析以后，可以通过绘制图表，计算某一些特征值等手段进行数据的特征分析。

4.1 分布分析

分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。想要了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某一些特大或特小值。可通过绘制频率分布表，绘制频率分布直方图，绘制茎叶图进行直观分析。

4.12 定量数据的分布分析

对于定量变量而言，选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时主要的问题。一般步骤为：

求极差
决定组距与组数
决定分点
列出频率分布表
绘制频率分布直方图

求极差：极差=最大值-最小值
分组：组数 = 极差/组距

这里我们用vote_average来画一下频率直方图。

    def frequDraw(self, col):colData = self.data[col].describe()print(colData)very = colData.max() - colData.min()  #极差print(col,'极差为：%.3f 均值为： %.3f' %(very, colData.mean()))fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.hist(self.data[col], bins=50)plt.xlabel(r'投票数')plt.ylabel(r'频率')plt.title(r'频率直方图')plt.show()

4.13 定性数据的分布分析

对于定性变量，就是非连续变量，可以采用饼图和直方图来描述定性变量的分布。
** 饼图**
饼图的每一个扇形部分代表每一个类型的百分比或频数，每一部分与每一类型的频数成正比，条形图的高度代表每一类型的百分比或频数。

大概最为简单的数据质量分析就在这里了，还有更高级的数据质量分析，推荐大家可以去看《数据挖掘与实战》这一本书。