下面是我根据这个题目的要求为您提供的Python数据清洗的完整攻略:
数据清洗的基本概念与意义
数据清洗是指在数据分析过程中对原始数据中的错误、缺失、重复或不需要的数据进行处理的过程。通过数据清洗后,能够提高数据的准确性、完整性和可靠性,因此数据清洗是数据分析的重要环节。
数据清洗中的缺失值处理
缺失值是指数据中缺少某个或某几个值的情况,这种情况在数据分析中很常见。缺失值会影响数据的分析结果,因此需要进行处理。下面是常用的缺失值处理方法:
前向填充或后向填充
当数据中某一行或某一列有缺失值时,可以使用前向填充或后向填充的方法,将空缺的值用前一个或后一个非空值进行填充。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, np.nan, 4, np.nan], 'B':[2, np.nan, 4, np.nan, 6]})
#前向填充
df.fillna(method='ffill')
#后向填充
df.fillna(method='bfill')
删除缺失值
将数据中的缺失值所在的行或列进行删除。但是,删除缺失值有可能会导致数据的丢失和偏差,因此需要慎重考虑。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, np.nan, 4, np.nan], 'B':[2, np.nan, 4, np.nan, 6]})
#删除缺失值所在的行
df.dropna(axis=0)
#删除缺失值所在的列
df.dropna(axis=1)
数据清洗中的异常值处理
异常值是指数据中不符合正常规律的、与其他数据明显不同的数值。异常值会对数据分析结果造成很大的干扰,因此需要进行处理。下面是常用的异常值处理方法:
根据区间取值
对于异常值,可以根据所在数据区间的均值和标准差的两倍或三倍来确定正常取值范围,从而将超出范围的数值看作是异常值进行处理。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 4, 20], 'B':[2, 4, 6, 8, 10]})
#定义函数,根据区间取值
def clip_df(df, column, alpha):
mean = df[column].mean()
std = df[column].std()
low = mean - alpha * std
high = mean + alpha * std
df[column] = np.clip(df[column], low, high)
return df
#对于超出均值两倍标准差的数据进行处理
df = clip_df(df, 'A', 2)
根据箱线图取值
箱线图是用于判别数据中异常值的一种方法。对于数值型数据,可以绘制箱线图,根据图形上分位数和离群值的位置确定正常取值范围,从而将超出范围的数值看作是异常值进行处理。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 4, 20], 'B':[2, 4, 6, 8, 10]})
#定义函数,根据箱线图取值
def clip_df(df, column, alpha):
Q1 = df[column].quantile(0.25)
Q3 = df[column].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
low = Q1 - alpha * IQR
high = Q3 + alpha * IQR
df[column] = df[column][(df[column] >= low) & (df[column] <= high)]
return df
#对于超出箱线图范围的数据进行处理
df = clip_df(df, 'A', 1.5)
以上就是Python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)的完整攻略,其中还包括了两条示例说明。希望对您有所帮助。