python数据清洗函数 python数据清洗流程

Python第19课：数据清洗之去错、去空、去重

Python 第19课：数据清洗之去错、去空、去重

创新互联公司是一家专注于成都网站设计、成都做网站与策划设计,八公山网站建设哪家好?创新互联公司做网站,专注于网站建设10年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:八公山等地区。八公山做网站价格咨询:13518219792

时间 2019-02-01 下午3：30

主讲 刘培富

地点 四楼电教室

数据清洗是数据治理的关键环节，是指对获取的原始数据（也称“脏数据”）进行审查、校验、加工的过程，目的在于删除重复信息、纠正错误信息，保持数据一致性。

一般来说，数据清洗，主要是对数据进行去错、去空、去重处理。

针对一张包含姓名、身份证号码、车牌号码的数据表，建立纠错规则如下：

1.车牌号既不包含汉字赣，且不包含汉字饶。

2.身份证号码的年份既不等于19也不等于20，身份证号码的月份大于12，身份证号码的日期大于31。

3.身份证号码位数不等于18。

4.姓名的长度小于等于1。

二、去空

对于关键性数据，不允许为空，对于这类数据，要查询是否存在空值。

三、去重

在一张表中，有的数据列允许重复，有的数据列则不允许重复。例如，对于一张车主信息表来说，姓名、身份证号可以重复，因为存在一人登记多辆车的情形，这种重复，不能认为是错误。但是，车牌号则不允许重复，否则就存在业务逻辑的错误。所以，针对车牌号数据列，要进行去重。

通过以下SQL语句，可以列出重复的数据：

综上，数据清洗，既要懂技术，更要懂业务，否则无法正确制定清洗规则，导致数据清洗流于形式，达不到清洗的效果。

python爬虫怎么清洗

最近学习python网络数据获取，看到了关于数据的清洗，觉得很好用，现贴出代码，权当记录。

# Python 数据清洗

#cleanInput() 功能：

#输入input，

#清除input中的'\n', 多余空格，文献标记[ ]， 删除单个字符(除i/a 外)，转化为utf-8编码格式以消除转义字符,

#输出2-grams列表 ngrams

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

import re

import string

def cleanInput(input):

input = re.sub('\n'," ",input)

input = re.sub('

[0−9]∗

',"",input)

input = re.sub(' +'," ",input)

input = bytes(input,'UTF-8')

input = input.decode("ascii", "ignore")

cleanInput = []

input = input.split(' ')

for item in input:

item = item.strip(string.punctuation) #删除标点符号

if len(item)1 or (item.lower() == 'a' or item.lower()=='i'):

cleanInput.append(item)

return cleanInput

def ngrams(input,n):

input = cleanInput(input)

output = []

for i in range(len(input)-n+1):

output.append(input[i:i+n])

return output

pythonq清洗数据集经典案例

####################读取数据======================================================

import pandas as pd

import numpy as np

d1 = pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\清洗数据集.xlsx',sheetname='一级流量')

d1.head(2)

d2 = pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\清洗数据集.xlsx',sheetname='二级流量')

d2.head(2)

d3 = pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\清洗数据集.xlsx',sheetname='三级流量')

d3.head(2)

##########################清洗------01增——拓展数据维度

df_concat = pd.concat([d1,d2,d3])

df_concat

h1 = pd.DataFrame({'语文':[93,80,85,76,58],'数学':[87,99,95,85,70],'英语':[80,85,97,65,88]},

index =['韩梅梅','李雪','李华','王明','铁蛋'])

h1

h2 = pd.DataFrame({'篮球':[93,80,85,76],'舞蹈':[87,99,95,85]},

index= ['李华','王明','铁蛋','刘强'])

h2

pd.merge(left=h1,right=h2,left_index=True,right_index=True,how='inner')

df_concat.dropna()

df_concat.dropna(subset = ['客单价'])

repeat = pd.concat([df_concat,df_concat])

print('重复的数据集一共多少行:',len(repeat))

unique = repeat.drop_duplicates()

print('去重后的数据集一共多少行：',len(unique))

unique

df_concat.drop_duplicates(subset='流量级别')

df_concat.drop_duplicates(subset='流量级别',keep='last')

******************03 查——基于条件查询*********************************

df_concat.loc[(df_concat['访客数']10000)(df_concat['流量级别']=='一级'),:]

sort_df= df_concat.sort_values('支付金额',ascending=False)

sort_df

*********************04 分——分组和切分************************************

df_concat.groupby('流量级别')

df_concat.groupby('流量级别').sum()

df_concat.groupby('流量级别').sum()

df_concat.groupby('流量级别')['访客数','支付金额'].sum()

df_concat.groupby('流量级别',as_index=False)['访客数','支付金额'].sum()

pd.cut(x,bins,right,labels)

pd.cut(x=df_concat['访客数'],bins=[0,100,1000,10000,100000])

df_concat['分类打标']= pd.cut(x=df_concat['访客数'],bins=[0,100,1000,10000,100000],

right=False,labels=['辣鸡','百级','千级','万级'])

df_concat

###################Pandas将多个Sheet写入到本地同一Excel文件中

import pandas as pd #读取两个表格data1=pd.read_excel('文件路径')

data2=pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\副本三代核心系统入账金额异常结果数据.xlsx')#将两个表格输出到一个excel文件里面

data1=pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\副本三代核心系统入账金额.xlsx')#将两个表格输出到一个excel文件里面

writer=pd.ExcelWriter('D:新表.xlsx')

data1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1')

data2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2') #必须运行

writer.save()#不然不能输出到本地writer.save()