目录

一、数据清洗

1.数据清洗是什么

2.数据清洗步骤

3.数据清洗示例

二、数据清洗代码实现

1.完整代码

2.代码步骤解析

1.导入库和数据

2.检测有无缺失值

3.标签数字化

4.去除异常数据

5.标准化数据

总结

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一、数据清洗

1.数据清洗是什么

        数据清洗是指在数据分析过程中，对原始数据进行处理和整理的过程，以提高数据的质量和可用性。是数据预处理里的一个关键步骤

 

2.数据清洗步骤

1. 去除重复数据：识别并删除重复记录。
2. 处理缺失值：填补缺失值或删除包含缺失值的记录。
3. 统一数据格式：统一数据格式，如日期、时间或数值单位。
4. 纠正数据错误：修正数据中的错误和不一致，如拼写错误或错误的分类。
5. 处理异常值：检测和处理数据中的异常值或离群点。
6. 数据一致性检查：确保数据在不同数据源或表之间的一致性。
7. 数据转换：将数据转换成适合分析的格式，例如归一化、编码分类变量等。

 

3.数据清洗示例

• 图片只截取了部分数据做演示
• 原始数据
• 经过数据清洗之后的数据
• 可以看到缺失值都进行了填充，特殊符号进行了去除，数据进行了z标准化的转换

 

二、数据清洗代码实现

1.完整代码

import pandas as pd
import fill_data

data = pd.read_excel('矿物数据.xls')  # 导入数据
data = data[data['矿物类型'] != 'E']  # 去除数据量很少的类别
 
null_num = data.isnull()  
# isnull() 会返回一个相同形状的DataFrame,但其中的元素是布尔值(True或False)。
# 如果原始DataFrame中的某个位置是缺失值(通常是NaN,即"Not aNumber”),
# 则对应位置在返回的DataFrame中会被标记为True;否则,标记为False。
# 注:还有空白处也是nan,isnull未包含空自处。
null_total = null_num.sum()  # 检测每一列的缺失值个数

x_whole = data.iloc[:, 1:-1] # 取出特征数据
y_whole = data['矿物类型']   # 取出标签数据

# 将数据中的中文标签转换为字符
label_dict = {"A": 0, "B": 1, "C": 2, "D": 3}  
encode_labels = [label_dict[label] for label in y_whole]  # 将y_whole中的字母转换成数字并储存在列表里
y_whole = pd.Series(encode_labels, name='矿物类型')  # 将原本的y_whole替换成encode_labels 

# 数据中存在大量字符串数值、|、空格等异常数据。字符串数值直接转换为float,\和空格转换为nan
for column_name in x_whole.columns:
    x_whole[column_name] = pd.to_numeric(x_whole[column_name], errors='coerce')
# pd.to_numeric()函数尝试将参数中的数据转换为数值类型。如果转换失败,它会引发一个异常
# 设置errors='coerce',会将无法转换的值设置为NaN

"""-----------------数据标准化: Z标准化-------------"""
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

std = StandardScaler()
x_whole_z = std.fit_transform(x_whole)  # 转换之后储存在矩阵里
x_whole = pd.DataFrame(x_whole_z, columns=x_whole.columns)  # z标准化处理后为numpy数据,这里再转换成pandas数据

 

2.代码步骤解析

1.导入库和数据

初步去除异常数据：

在这份数据里，分类为E的数据只有一条，无法使用，直接去除

import pandas as pd
import fill_data

data = pd.read_excel('矿物数据.xls')  # 导入数据
data = data[data['矿物类型'] != 'E']  # 去除数据量很少的类别

 

2.检测有无缺失值

null_num = data.isnull()  
# isnull() 会返回一个相同形状的DataFrame,但其中的元素是布尔值(True或False)。
# 如果原始DataFrame中的某个位置是缺失值(通常是NaN,即"Not aNumber”),
# 则对应位置在返回的DataFrame中会被标记为True;否则,标记为False。
# 注:还有空白处也是nan,isnull未包含空自处。
null_total = null_num.sum()  # 检测每一列的缺失值个数

输出：

将数据的列名和该列有多少失值存入Series类型数据

 

3.标签数字化

• 取出特征数据和标签数据
• 将标签数据中的字母转换成数字

x_whole = data.iloc[:, 1:-1] # 取出特征数据
y_whole = data['矿物类型']   # 取出标签数据

# 将数据中的中文标签转换为字符
label_dict = {"A": 0, "B": 1, "C": 2, "D": 3}  
encode_labels = [label_dict[label] for label in y_whole]  # 将y_whole中的字母转换成数字并储存在列表里
y_whole = pd.Series(encode_labels, name='矿物类型')  # 将原本的y_whole替换成encode_labels 

 

4.去除异常数据

• 将字符串类型数据转换成数值类型
• 特殊符号或者空格转换成nan

# 数据中存在大量字符串数值、|、空格等异常数据。字符串数值直接转换为float,\和空格转换为nan
for column_name in x_whole.columns:
    x_whole[column_name] = pd.to_numeric(x_whole[column_name], errors='coerce')
# pd.to_numeric()函数尝试将参数中的数据转换为数值类型。如果转换失败,它会引发一个异常
# 设置errors='coerce',会将无法转换的值设置为NaN

输出：

 

5.标准化数据

• 将数据进行z标准化
• 得到的结果是矩阵
• 将其转换成DF表格数据

"""-----------------数据标准化: Z标准化-------------"""
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

std = StandardScaler()
x_whole_z = std.fit_transform(x_whole)  # 得到的结果是矩阵
x_whole = pd.DataFrame(x_whole_z, columns=x_whole.columns)  # z标准化处理后为numpy数据,这里再转换成pandas数据

输出：

 

总结

至此数据清洗已经完成了大部分，剩下缺失值填充的几种方法将在下一篇进行介绍