【python】数据清洗

1.处理缺失值

判断是否含缺失值/统计缺失值

#判断
## 判断列是否存在na
df.isnull().any()  #返回bool
df.notnull()

#统计
df.isnull().sum()
df['col_name'].value_counts(dropna=False) #分类汇总该列并统计缺失值

筛选所有含缺失值的表格

df[df.col_name.isnull()] 

删除含缺失值的数据

df.dropna(how = 'any') #只要含有缺失值就删除数据
df.dropna(how = 'all') #行数据要全部缺失，才会删除该行
df.dropna(subsey=['col_1','col_2'], how = 'any') #col_1和col_2任意一个含缺失值，则删除改行数据
df.dropna(subsey=['col_1','col_2'], how = 'all') #两列都含缺失值，删除

用新值填充空值

#用新值填充缺失值
df['col_name'].fillna(value = 'new_value',inplace = True)   

#用0填充
df[''].fillna(value=0) 

#用前值
df[''].fillna(method='ffill')

#用后值
df[''].fillna(method='bfill')

#用均值
df[''].fillna(df[''].mean(),inplace=True)   #inplace=true时，原数据改变，否则不变

对应值替换

（1）用DataFrame的 loc/iloc

df

tb

for i in range(len(tb)):
    if np.isnan(tb.loc[i,'value']):       
       tb.loc[i,'value'] = df[tb.loc[i,'weekday']]    #  df.loc[tb.iloc[i,1],0] 

（2）用apply()

# 或者自己写函数, 用apply()

col= ['weekday','value']
def func(col):
    weekday = col[0]
    value = col[1]
    if pd.isnull(value):
        if weekday == 'Mon':
            return 4444
        elif weekday == 'Fri':
            return 5555
    else:
        return value
tb['value'] = tb[col].apply(func, axis = 1)

2.清除某一列的字符空格

df['']=df[''].map(str.strip)

3.大小写转换

df['']=df[''].str.lower()

4.更改数据格式

df['id'].astype('str')

5.修改列名称

link

DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)
'''
参数：
mapper, index, columns : 映射的规则。
axis：指定轴，可以是轴名称（'index'，'columns'）或数字（0,1），默认为index。
copy：布尔值，默认为True，复制底层数据。
inplace：布尔值，默认为False。指定是否返回新的DataFrame。如果为True，则在原df上修改，返回值为None。
level：int或level name，默认为None。如果是MultiIndex，只重命名指定级别的标签。
'''

• 修改列名

df = df.rename(columns={'gender':'性别'，'A':'B'})

• 替换列名分割符

df.columns = df.columns.str.replace('','_')

6.重复值处理

6.1 查询重复值

#对某一列
df.col_name.duplicated()              #返回bool，true>>>前面出现过了
df.col_name.duplicated().sum()        #总计

#对多列
df.duplicates(subset= ['col_1','col_2']) 

#对全表
df.loc[df.duplicated(),:]             #查询含重复值的所有数据
df.loc[df.duplicated(keep='first'),:] #第一次出先的结果被保留，后面出现的重复对象被筛选出
df.loc[df.duplicated(keep='last'),:] 
df.loc[df.duplicated(keep='False'),:] #mark all duplicates

6.2 删除重复值

#对某一列
df[''].drop_duplicates()
df[''].drop_duplicates(keep='last')  #删除前重复值，保留后； keep：first

#对多列
df.drop_duplicates(subset= ['col_1','col_2'])  #subset 默认none对所有去重；subset自定义列去重

#对全表
df.drop_duplicates(keep='')

7.数据值替换

df['education'].replace('本科'，'大学')

8.删除列/行

• 列axis=1；行axis=0

df.drop(['',''],axis=1,inplace=True)