用Pandas做数据清洗，我一般都这么干……【文末送书】

导读

作为一名数据分析师，每天都在完成各种数据分析需求，其中数据清洗是必不可少的一个步骤。一般而言，当提及数据清洗时，其实是主要包括了缺失值处理、重复值处理和异常值处理三类操作，本文即围绕这这三个方面介绍一下个人的一些习惯操作。

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01 缺失值处理

缺失值是各类数据集中经常会遇到的情形，相较于工整完全的数据记录，带有一定的缺失值更接近于数据的真实原貌。一般而言，缺失值处理的原则无非就是以下三种：

• 缺失比例较小，可直接过滤掉缺失值所在行

• 缺失比例较大，根据特定的业务理解进行一定规则的填充

• 缺失记录有特定业务含义，不做任何处理
  

至于在实际数据分析中应该采取哪种方案来处理，这个要结合具体的数据分析场景和业务需求，不可一概而论。所以，这里仅给出基于Pandas的具体处理方法。

1. 过滤掉缺失值所在行
在过滤之前，首先要分析缺失比例的大小，其基础在于判断各个值是否为空，pandas提供了4个相关API，包括

• isna(), isnull()，二者等价

• notna(), notnull()，二者等价
  

这四个函数用法也非常显然了，前两个用于判断各元素是否为空，后两个则用于判断各元素是否非空。4个函数返回值元素类型均为Boolean值，所以可进一步嵌套一层mean()函数直接计算缺失比例。例如：

在完成缺失值比例分析的基础上，断定可以直接过滤掉缺失值，那么仅需执行如下操作即可：

2. 对缺失值进行填充

有些情况下，对缺失值直接进行过滤会导致样本分布受到影响。同时基于特定的业务理解，可以采取一定的规则进行填充，一般而言填充的方式包括两大类：特定值和特定规则。缺失值的填充API主要是用fillna()，当然也可手动用缺失值筛选+赋值的形式完成这一操作。

• 特定值填充。特定值填充一般是对缺失的位置填充某种特定值，当然这里的特定值一般又可细分为3种情况：常数，均值，众数，其中均值填充主要适用于取值连续的情形，而众数填充则适用于取值离散的情形，常数值填充则是基于特定的业务含义。举个例子：

• 特定规则填充。在某些不适合利用常数值填充的情况下时，基于特定场景可基于特定规则填充，例如得到疫情期间各地累计感染人数，当某地某天的感染人数最新数字缺失时，我们可以用其前一天的感染人数填充。这实际上就是前向填充，类似地还有后向填充。再比如，获取一天各时刻的温度值，当某一时刻温度数据缺失时，那么实际上可基于前后记录拟合插值的方式填充。

02 重复值处理

与缺失值一样，重复值也是数据分析中经常遇到的一种情形，一般是由于样本重复记录或重复读取造成。当然，根据特定的分析场景和业务需求，对于重复值的处理实际上也包含两种情况：

• 对重复值进行过滤

• 重复值存在合理性，不做处理
  

这里仅给出需过滤重复值时的处理方法。既然要过滤掉重复值，那么首先要判断哪些是重复值，pandas中提供接口为duplicated()，具体如下：

类似地，执行重复值过滤的接口为drop_duplicates()，仍然可选keep参数保留不同不同的重复记录：

另外，在某些情况下不需要针对所有列进行重复值判断，而是仅在特定几列范围内展开去重，此时drop_duplicates还可选一个参数subset，接收列名序列。

03 异常值处理

不同于缺失值和重复值那样规则相对明朗，异常值的处理相对更为复杂。首先要基于业务理解出什么情况下算作是异常值，其次还要指定异常值的处理规则，要么是对异常值所在记录进行过滤，要么是按照一定的规则进行转换，使得异常值变为"正常值"。

就个人目前所应用到数据处理而言，常用的异常值判断规则包括如下几类：

• 基于数值范围，对于取值连续的情形，可判断数值的绝对大小是否在合理范围，分布是否在箱线图之间，例如车速的大小一般可用[0, 120]作为合理区间进行判断；对于取值离散的情形，可判断取值是否在指定的候选集之间，例如性别的取值范围可能包括男、女和未知三种。

• 基于特定业务含义，例如每条记录中的两个字段对应了明确的大小或先后关系，当不满足这一关系时可判断为异常值。例如城市抓拍过车记录中，对于一条包括出发时间和到达时间的车辆行驶记录，当到达时间小于等于出发时间时，或者到达时间与出发时间的时间差小于某个阈值时，都可以认为是异常记录

• 基于特定业务含义，单条记录并无异常，但放在整个数据集中则是异常记录。例如仍以城市抓拍车辆出行为例，虽然从单条记录来看并无异常之处，但对于整个数据集来看，某车牌号在全天仅出现1次，那么相较于该车牌号确实仅出现1次而言，认为该记录中的车牌号识别错误的可能性更为合理，因为该条记录也应认为是异常记录。

这里以某真实GPS数据集为例，原始数据集如下：

以上述三种异常值的清洗需求为例，其执行流程分别如下：

1. 清洗单字段取值异常的记录

以速度字段为例，首先判断其取值分布情况：

绘图接口：seaborn.boxenplot()

显然，无论是从箱线图来看，还是从绝对取值来看，都有一部分速度值异常的记录，为了过滤掉这些记录，可直接用query()实现，query的具体用法可参考历史文章Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱……

2. 根据记录内部条件过滤异常值

这里，我们暂时脱离GPS数据中的具体含义，假设给定规则为run_status≥status，否则视为异常记录，那么执行这一过程的方法为：

更一般地，要求run_status-status>=1，则可用如下方法实现：

3. 基于整个数据集进行整体判断

在以上数据集中，假定device_no对应了唯一GPS终端信息，现在要求各终端在整个数据集中要求至少出现10次，否则认为其为异常记录，例如某device_no在整个数据集中仅出现了9次，那么认为这9条记录均为异常记录而需要清洗。实现方法也有很多，但借助groupby+transform可轻松实现这一清洗过程：

对groupby的各种操作不熟悉的，可参考历史文章Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？

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内容简介：

本书基于Python3.7版本软件编写，全书主要围绕整个数据分析方法论的标准流程，为读者重点展示了Python在数据获取、数据处理、数据探索、数据分析及数据可视化等领域的应用技术。

本书首先介绍了数据分析的方法论，给读者介绍了具体的数据分析挖掘标准流程，接着介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识，并从数据分析挖掘过程中的数据获取、数据处理、数据探索等实际业务应用出发，以互联网、金融及零售等行业真实案例，比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等，深入浅出、循序渐进地介绍Python数据分析的全过程。 

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