你一定听说过这句著名的数据科学名言：
在数据科学项目中， 80% 的时间是在做数据处理。
如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。 机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。 当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能，模型的正确选择(剩余 20%)也很重要，但是没有干净的数据，即使是再强大的模型也无法达到预期的水平。
在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案，通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗。
当数据集中包含缺失数据时，在填充之前可以先进行一些数据的分析。 因为空单元格本身的位置可以告诉我们一些有用的信息。 例如：
missingno这个python库就可以用于检查上述情况，并且使用起来非常的简单，例如下图中的白线是 NA：
import missingno as msno msno.matrix(df)
对于缺失值的填补计算有很多方法，例如：
不同的方法相互之间有优势和不足，并且没有适用于所有情况的“最佳”技术。具体可以参考我们以前发布的文章
异常值是相对于数据集的其他点而言非常大或非常小的值。 它们的存在极大地影响了数学模型的性能。 让我们看一下这个简单的示例：
在左图中没有异常值，我们的线性模型非常适合数据点。 在右图中有一个异常值，当模型试图覆盖数据集的所有点时，这个异常值的存在会改变模型的拟合方式，并且使我们的模型不适合至少一半的点。
对于异常值来说我们有必要介绍一下如何确定异常，这就要从数学角度明确什么是极大或极小。
大于Q3+1.5 x IQR或小于Q1-1.5 x IQR都可以作为异常值。 IQR(四分位距) 是 Q3 和 Q1 之间的差 (IQR = Q3-Q1)。
可以使用下面函数来检查数据集中异常值的数量：
def number_of_outliers(df): df = df.select_dtypes(exclude = 'object') Q1 = df.quantile(0.25) Q3 = df.quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 return ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()
处理异常值的一种方法是可以让它们等于 Q3 或 Q1。 下面的lower_upper_range 函数使用 pandas 和 numpy 库查找其外部为异常值的范围， 然后使用clip 函数将值裁剪到指定的范围。
def lower_upper_range(datacolumn): sorted(datacolumn) Q1,Q3 = np.percentile(datacolumn , [25,75]) IQR = Q3 - Q1 lower_range = Q1 - (1.5 * IQR) upper_range = Q3 + (1.5 * IQR) return lower_range,upper_range for col in columns: lowerbound,upperbound = lower_upper_range(df[col]) df[col]=np.clip(df[col],a_min=lowerbound,a_max=upperbound)
异常值问题是关于数字特征的，现在让我们看看字符类型(分类)特征。 数据不一致意味着列的唯一类具有不同的表示形式。 例如在性别栏中，既有m/f，又有male/female。在这种情况下，就会有4个类，但实际上有两类。
这种问题目前没有自动处理的办法，所以需要手动进行分析。 pandas 的unique函数就是为了这个分析准备的，下面看一个汽车品牌的例子：
df['CarName'] = df['CarName'].str.split().str[0] print(df['CarName'].unique())
maxda-mazda, Nissan-nissan, porcshce-porsche, toyouta-toyota等都可以进行合并。
df.loc[df['CarName'] == 'maxda', 'CarName'] = 'mazda' df.loc[df['CarName'] == 'Nissan', 'CarName'] = 'nissan' df.loc[df['CarName'] == 'porcshce', 'CarName'] = 'porsche' df.loc[df['CarName'] == 'toyouta', 'CarName'] = 'toyota' df.loc[df['CarName'] == 'vokswagen', 'CarName'] = 'volkswagen' df.loc[df['CarName'] == 'vw', 'CarName'] = 'volkswagen'
无效的数据表示在逻辑上根本不正确的值。 例如，
对于数值列，pandas的 describe 函数可用于识别此类错误：
df.describe()
无效数据的产生原因可能有两种：
1、数据收集错误：例如在输入时没有进行范围的判断，在输入身高时错误的输入了1799cm 而不是 179cm，但是程序没有对数据的范围进行判断。
2、数据操作错误
数据集的某些列可能通过了一些函数的处理。 例如，一个函数根据生日计算年龄，但是这个函数出现了BUG导致输出不正确。
以上两种随机错误都可以被视为空值并与其他 NA 一起估算。
当数据集中有相同的行时就会产生重复数据问题。 这可能是由于数据组合错误(来自多个来源的同一行)，或者重复的操作(用户可能会提交他或她的答案两次)等引起的。 处理该问题的理想方法是删除复制行。
可以使用 pandas duplicated 函数查看重复的数据：
df.loc[df.duplicated()]
在识别出重复的数据后可以使用pandas 的 drop_duplicate 函数将其删除：
df.drop_duplicates()
在构建模型之前，数据集被分成训练集和测试集。 测试集是看不见的数据用于评估模型性能。 如果在数据清洗或数据预处理步骤中模型以某种方式“看到”了测试集，这个就被称做数据泄漏(data leakage)。 所以应该在清洗和预处理步骤之前拆分数据：
以选择缺失值插补为例。数值列中有 NA，采用均值法估算。在 split 前完成时，使用整个数据集的均值，但如果在 split 后完成，则使用分别训练和测试的均值。
第一种情况的问题是，测试集中的推算值将与训练集相关，因为平均值是整个数据集的。所以当模型用训练集构建时，它也会“看到”测试集。但是我们拆分的目标是保持测试集完全独立，并像使用新数据一样使用它来进行性能评估。所以在操作之前必须拆分数据集。
虽然训练集和测试集分别处理效率不高(因为相同的操作需要进行2次)，但它可能是正确的。因为数据泄露问题非常重要，为了解决代码重复编写的问题，可以使用sklearn 库的pipeline。简单地说，pipeline就是将数据作为输入发送到的所有操作步骤的组合，这样我们只要设定好操作，无论是训练集还是测试集，都可以使用相同的步骤进行处理，减少的代码开发的同时还可以减少出错的概率。
以上是使用Python进行数据清洗的完整指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
