作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
今天来分享一个高效率的数据清洗的方法,毕竟我们平常在工作和生活当中经常会遇到需要去处理杂七杂八的数据集,有一些数据集中有缺失值、有些数据集中有极值、重复值等等。这次用到的数据集样本在文末有获取的办法。
我们首先导入所需要用到的库,并且读取数据
import pandas as pd import numpy as np
df = pd.read_csv("DirectMarketing.csv")
我们先来大致地看一下数据集中各个特征值的情况,通过info()这个方法
df.info()
我们看到上面的“History”这一列,只有697条数据不是空值,那就意味着还有另外3条数据是空值,与之对应的方式有将含有缺失值的数据删掉,或者将缺失值的部分替换为是中位数或者是平均数,
# 将缺失值给移除掉 df.dropna(axis = 0, inplace = True)
要是数据集中存在大量的缺失值,只是简简单单地移除掉怕是会影响到数据的完整性,如果是数值类型的特征值,就用用平均值或者是中位数来替换,如果是离散类型的缺失值,就用众数来替换
def fill_missing_values_num(df, col_name): val = df[col_name].median()
df[col_name].fillna(val, inplace = True) return df
def fill_missing_values_cate(df, col_name): val = df[col_name].value_counts().index.tolist()[0]
df[col_name].fillna(val, inplace = True) return df
而可能存在重复值的部分,pandas当中有drop_ducplicates()方法来进行处理
df.drop_duplicates(inplace = True)
最后我们封装成一个函数,对于缺失值的处理小编这里选择用中位数填充的方式来处理
def fill_missing_values_and_drop_duplicates(df, col_name): val = df[col_name].value_counts().index.tolist()[0]
df[col_name].fillna(val, inplace = True) return df.drop_duplicates()
经常使用pandas的人可能都有这种体验,它经常会将数据集中的变量类型直接变成object,这里我们可以直接使用“convert_dtypes”来进行批量的转换,它会自动推断数据原来的类型,并实现转换,并且打印出来里面各列的数据类型,封装成一个函数
def convert_dtypes(df): print(df.dtypes) return df.convert_dtypes()
对于极值的检测有多种方式,例如我们可以通过箱型图的方式来查看
sample = [11, 500, 20, 24, 400, 25, 10, 21, 13, 8, 15, 10] plt.boxplot(sample, vert=False) plt.title("箱型图来检测异常值",fontproperties="SimHei") plt.xlabel('样本数据',fontproperties="SimHei")
我们可以通过箱型图来明显的看出当中有两个异常值,也就是400和500这两个,箱型图由最大值、上四分位数(Q3)、中位数(Q2)、下四分位数和最小值五个统计量组成,其中Q1和Q3之间的间距称为是四分位间距(interquartile range,IQR),而通常若是样本中的数据大于Q3+1.5IQR和小于Q1-1.5IQR定义为异常值
当然了除此之外,还可以通过z-score的方法来检测,Z-score是以标准差为单位去度量某个数据偏离平均数的距离,计算公式为
我们用python来实现一下当中的步骤
outliers = [] def detect_outliers_zscore(data, threshold): mean = np.mean(data) std = np.std(data) for i in data: z_score = (i-mean)/std if (np.abs(z_score) > threshold): outliers.append(i) return outliers# Driver code
而对待异常值的方式,首先最直接的就是将异常值给去掉,我们检测到异常值所在的行数,然后删掉该行,当然当数据集当中的异常值数量很多的时候,移除掉必然会影响数据集的完整性,从而影响建模最后的效果
def remove_outliers1(df, col_name): low = np.quantile(df[col_name], 0.05)
high = np.quantile(df[col_name], 0.95) return df[df[col_name].between(low, high, inclusive=True)]
其次我们可以将异常值替换成其他的值,例如上面箱型图提到的上四分位数或者是下四分位数
def remove_outliers2(df, col_name): low_num = np.quantile(df[col_name], 0.05) high_num = np.quantile(df[col_name], 0.95) df.loc[df[col_name] > high_num, col_name] = high_num df.loc[df[col_name] < low_num , col_name] = low_num return df
因此回到上面用到的样本数据集,我们将之前数据清洗的函数统统整合起来,用pipe()的方法来串联起来,形成一个数据清洗的标准模板
def fill_missing_values_and_drop_duplicates(df, col_name): val = df[col_name].value_counts().index.tolist()[0]
df[col_name].fillna(val, inplace = True) return df.drop_duplicates() def remove_outliers2(df, col_name): low_num = np.quantile(df[col_name], 0.05)
high_num = np.quantile(df[col_name], 0.95)
df.loc[df[col_name] > float(high_num), col_name] = high_num return df def convert_dtypes(df): print(df.dtypes) return df.convert_dtypes()
df_cleaned = (df.pipe(fill_missing_values_and_drop_duplicates, 'History').
pipe(remove_outliers2, 'Salary').
pipe(convert_dtypes))
所以我们之后再数据清洗的过程当中,可以将这种程序化的清洗步骤封装成一个个函数,然后用pipe()串联起来,用在每一个数据分析的项目当中,更快地提高我们工作和分析的效率。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2022-03-18CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01