数据预处理（一）（附带实例）

一、主要目的：

数据预处理是整个数据分析过程中最为重要的环节，数据预处理主要包括数据清洗、数据抽取、数据交换和数据计算等。熟悉在Python开发环境中支持相应数据预处理环节的可用模块以及其中的方法，通过查阅相关说明文档掌握python中相应模块中的方法进行预处理的步骤。基于一定的样例数据，编写预处理过程的示例代码。

二、主要内容：

1.数据清洗

数据清洗就是处理缺失数据以及清除无意义的信息，如删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与分析主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。

2.重复值的处理

Python的Pandas模块中去掉重复数据的步骤如下：

① 利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series，显示是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复的行则从重复的第二行起均显示为TRUE。

②再利用DataFrame中的drop_duplicated方法返回一个移除了重复行的DataFrame。

3.缺失值处理

从统计上来说，缺失的数据可能会产生有偏估计，从而使样本数据不能很好地代表总体，而现实中绝大部分数据都包含缺失值，因此如何处理缺失值很重要。

一般来说，缺失值的处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失数据的处理。

① 缺失数据的识别

Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据，并使用.isnull和.notnull函数来判断缺失情况。

②缺失数据的处理

对于缺失数据的处理方式有数据补齐、产出对应行、不处理等方法。

i删除数据为空所对应的行 dropna()

ii使用数值或者任意字符替代缺失值 fillna()

iii用前一个数据值替代缺失值 filna()

iv用后一个数据值替代NaN

v用平均数或者其他描述性统计量来代替NaN

vi使用选择列的均值为某列空值来填补数据

vii为不同的列填充不同的值来填补数据

viii删除字符串左、右或首、尾指定的字符

4.数据抽取

（1）字段抽取

字段抽取是指抽出某列上指定位置的数据做成新的列。其命令格式如下：slice(start, stop)

手机号码一般为11位，如18603518513，前三位186位品牌，中间四位为地区区域，后四位才是手机号码。以手机号码数据为例对数据分别进行抽取

（2）字段拆分

字段拆分是指按指定的字符sep，拆分已有的字符串。其命令格式如下：split(sep,n,expand=False)

拆分字符串为指定的列数

1.重置索引

重置索引是指指定某列为索引，以便于对其他数据进行操作。其命令格式如下：set_index(‘列名’)

对数据框进行重置索引

2.记录抽取

记录抽取是指根据一定的条件，对数据进行抽取。其命令格式如下：df[condition]

按条件抽取数据

3.随机抽样

随机抽样是指随机从数据中按照一定的行数或者比例抽取数据。随机抽样函数格式如下：numpy.random.randint(start,end,num)

随机抽取数据

4.通过索引抽取数据

① 使用索引名（标签）选取数据：df.loc[行标签,列标签]

② 使用索引号来选取数据：df.loc[行索引号,列索引号]

5.字典数据抽取

字典数据抽取是指将字典数据抽取为dataframe，有以下三种方法。

① 字典的key和value各作为一列

② 字典里的每一个元素作为一列（同长）

③ 字典里的每一个元素作为一列（不同长）

6.数据插入

Pandas里并没有直接指定索引的插入行的方法，所以要用户自行设置。

1.数据清洗

（1）重复值的处理

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

#造数据

df=DataFrame({'age':Series([26,85,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2','xiaoqiang2'])})

df

#判断是否有重复行

print(df.duplicated())

#移除重复行

df.drop_duplicates()

（2）缺失值处理

#缺失数据的识别

import pandas as pd

import numpy as np

#有缺失数据

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],

?????????????????? "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],

?????????????????? "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]})

print(df)

#识别缺失数据,NaN的就会显示True。notnull函数正好相反

print(df.isnull())

#去除数据中值为空的数据行

newdf=df.dropna()

print(newdf)

#用其他数值代替NaN

newdf2=df.fillna('--')

print(newdf2)

#用前一个数据值代替NaN

newdf3=df.fillna(method='pad')

print(newdf3)

#用后一个数据值代替NaN

newdf4=df.fillna(method='bfill')

print(newdf4)

#传入一个字典对不同的列填充不同的值

newdf5=df.fillna({'数分':100,'高代':99})

print(newdf5)

#用平均数来代替NaN。会自动计算有NaN两列的数据的平均数

newdf6=df.fillna(df.mean())

print(newdf6)

#用平均数或者其他描述性统计量来代替NaN

newdf7= df.fillna(df.mean())

print(newdf7)

#删除字符串左、右或首、尾指定的字符

newdf8= df['name'].str.strip()

print(newdf8)

2.数据抽取

（1）字段抽取

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

df = DataFrame(

??? {

??? '学号':Series([1,2,3]),

??? '电话':Series(['18603518513','18603518514','18603518515'])

??? })

print(df)

df [ '电话' ]=df ['电话' ]. astype (str) #astype （）转化类型

bands =df['电话'].str.slice(0,3)#抽取手机号码的前三位,便于判断号码的品牌

print(bands)

areas= df ['电话'].str.slice (3,7)#抽取手机号码的中间四位,以判断号码的地

print(areas)

tell= df['电话'].str.slice(7,11)#抽取手机号码的后四位

print(tell)

（2）字段拆分

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

df = DataFrame(

??? {

??? '学号':Series([1,2,3]),

??? '电话':Series(['1.892225e+10','1.352226e+10','1.342226e+10'])

??? })

print(df)

df['电话'].str.strip () #astype （）转化类型

newDF=df ['电话'].str.split ('.',1,True)#按第一个"."分成两列,1表示新增的列数

print(newDF)

newDF.columns=['电话1','电话2-4']#给第1列、第2列增加列名称

print(newDF)

（3）重置索引

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

df = DataFrame (

??? {'age' :Series ( [26 , 85 , 64, 85, 85]),

??? 'name':Series(['Ben','John','Jerry','John','John'])}

??? )

df1=df.set_index('name') #以name列为新的索引

print(df1)

（4）记录抽取

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

df = DataFrame (

??? {'age' :Series ( [26 , 85 , 64, 85, 85]),

??? 'name':Series(['Ben','John','Jerry','John','John'])}

??? )

print(df)

print(df[df.age > 60])

（5）随机抽样

import numpy as np

import pandas as pd

#创建DataFrame

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))

print(df)

#随机抽样

order = np.random.randint(0,len(df),size=3)

#通过随机抽样抽取DataFrame中的行

newDf = df.take(order)

print(newDf)

（6）通过索引抽取数据

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

df = DataFrame (

??? {'age' :Series ( [26 , 85 , 64, 85, 85]),

??? 'name':Series(['Ben','John','Jerry','John','John'])}

??? )

print(df)

print(df.loc[0, :])

print(df.loc[: , 'name'])

（7）字典数据抽取

import pandas

from pandas import DataFrame

d1={'a':'[1,2,3]','b':'[0,1,2]'}

a1=pandas.DataFrame.from_dict(d1,orient='index')

# 将字典转化为dataframe, 且key列做成了index

a1.index.name = 'key'??? #将index的列名改成'key'

b1=a1.reset_index()??? #重新增加index， 并将原index做成了'key'列[][]

b1.columns=['key','value']?? #对列重新命名为'key'和'value'

print(b1)

d2={'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]}?? # 字典的值必须长度相等

a2=DataFrame(d2)

print(a2)

d={'one':pandas.Series([1,2,3]),'two':pandas.Series([1,2,3,4])}

print(d)

3.数据插入

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b':['a','b','c'], 'c':["A","B","C"]})

print(df)

line = pd.DataFrame({df.columns[0]:"--",df.columns[1]:"--",df.columns[2]:"--"},index=[1])

print(line)

df = pd.concat([df.loc[:0],line,df.loc[1:]]).reset_index(drop=True)

print(df)

三、心得

以上主要实践并介绍了Python中的pandas库，用于数据处理和分析，涵盖了数据读取、数据处理、数据抽取、数据插入等常用操作。

在数据读取部分，主要使用了pandas的read_csv函数，这个函数可以读取csv文件并将其转化为DataFrame格式，这是一种二维的、大小可变的、潜在的异质的表格数据结构。

在数据处理部分，我学习了数据格式的转换、重置索引、记录抽取、随机抽样等操作。这些操作在数据预处理中非常常见，可以帮助我们清洗和整理数据，为后续的分析和建模做准备。

在数据抽取部分，我学习了通过索引抽取数据和通过字典抽取数据两种方式。这两种方式通常用于对特定数据的查找和提取。

在数据插入部分，我使用pandas的concat函数将新的行插入到DataFrame中。这是一种常见的数据扩充操作。