数据分析师-数据分析师基础-数据清洗_数据预处理技术.docx

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数据清洗基础

1数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析和机器学习项目中至关重要的第一步。在现实世界中，数据往往存在各种问题，如缺失值、重复记录、错误输入、异常值和不一致的格式等。这些问题可能导致分析结果的偏差，降低模型的准确性。数据清洗的目的是识别并修正这些问题，确保数据的质量，从而提高数据分析和机器学习模型的性能。

1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个关于房屋销售的数据集，其中包含房屋的面积、卧室数量、浴室数量和价格。数据集中存在一些缺失值，需要进行处理。

importpandasaspd

importnumpyasnp

#创建一个包含缺失值的示例数据集

data={Area:[2000,1500,np.nan,1800],

Bedrooms:[3,2,3,np.nan],

Bathrooms:[2,1,np.nan,2],

Price:[300000,250000,280000,np.nan]}

df=pd.DataFrame(data)

#查看原始数据

print(原始数据:)

print(df)

#使用平均值填充缺失值

df.fillna(df.mean(),inplace=True)

#查看处理后的数据

print(\n处理后的数据:)

print(df)

在这个例子中，我们使用了Pandas库来处理数据集中的缺失值。我们首先创建了一个包含缺失值的示例数据集，然后使用fillna函数将缺失值替换为相应列的平均值。这样可以避免缺失值对后续分析的影响。

2数据清洗的基本步骤

数据清洗通常包括以下基本步骤：

数据质量检查：识别数据中的问题，如缺失值、重复记录、异常值等。

缺失值处理：根据数据的特性和分析需求，选择合适的方法处理缺失值，如删除、填充等。

重复记录处理：识别并删除重复的记录，以避免分析结果的偏差。

异常值处理：识别并处理异常值，可以是删除、修正或使用统计方法进行处理。

数据一致性检查：确保数据在格式和单位上的一致性，如日期格式、货币单位等。

数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如将分类数据转换为数值数据。

2.1示例：删除重复记录

假设我们有一个关于用户购买行为的数据集，其中包含用户ID、购买日期和购买金额。数据集中存在一些重复记录，需要进行删除。

#创建一个包含重复记录的示例数据集

data={UserID:[1,2,3,4,5,1],

PurchaseDate:[2023-01-01,2023-01-02,2023-01-03,2023-01-04,2023-01-05,2023-01-01],

Amount:[100,200,300,400,500,100]}

df=pd.DataFrame(data)

#查看原始数据

print(原始数据:)

print(df)

#删除重复记录

df.drop_duplicates(subset=[UserID,PurchaseDate],inplace=True)

#查看处理后的数据

print(\n处理后的数据:)

print(df)

在这个例子中，我们使用了Pandas库来删除数据集中的重复记录。我们首先创建了一个包含重复记录的示例数据集，然后使用drop_duplicates函数删除了基于UserID和PurchaseDate列的重复记录。这样可以确保每个用户在每个购买日期的记录是唯一的，避免了分析结果的偏差。

通过以上步骤，我们可以确保数据的质量，为后续的数据分析和机器学习模型提供可靠的基础。数据清洗是一个迭代的过程，可能需要多次检查和修正，以达到最佳的数据质量。#缺失值处理

3缺失值的识别

在数据清洗过程中，识别数据集中的缺失值是首要步骤。缺失值可能由多种原因造成，如数据收集过程中的错误、设备故障、人为疏忽等。识别缺失值对于后续的数据预处理至关重要，因为它直接影响到数据的完整性和分析结果的准确性。

3.1原理

在Python中，我们通常使用Pandas库来处理数据集。Pandas中的DataFrame对象可以方便地识别缺失值。在Pandas中，缺失值通常被标记为NaN（NotaNumber）。

3.2示例代码

importpandasaspd

#创建一个包含缺失值的示例数据集

data={Name:[Alice,Bob,Charlie,David],

Age:[25,30,None,35],

Salary:[50000,60