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介绍
如果您喜欢数据科学，那么数据清理对您来说可能听起来像是一个熟悉的术语。如果没有，让我向你解释一下。我们的数据通常来自多个资源，并不干净。它可能包含缺失值、重复项、错误或不需要的格式等。对这些混乱的数据运行实验会导致不正确的结果。因此，有必要在将数据馈送到模型之前准备数据。通过识别和解决潜在的错误、不准确和不一致来准备数据称为数据清理。
在本教程中，我将引导您完成使用 Pandas 清理数据的过程。
数据
我将使用著名的鸢尾花数据集。鸢尾花数据集包含三种鸢尾花的四个特征的测量值：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们将使用以下库：
- pandas： 用于数据操作和分析的强大库
- Scikit-learn： 提供用于数据预处理和机器学习的工具
数据清理步骤
1. 加载数据集
使用 Pandas 的 read_csv（） 函数加载鸢尾花数据集：
column_names = ['id', 'sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species'] iris_data = pd.read_csv('data/Iris.csv', names= column_names, header=0) iris_data.head()
输出：
| 编号 | sepal_length | sepal_width | petal_length | petal_width | 物种 |
| 1 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | 鸢尾花 |
| 2 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | 鸢尾花 |
| 3 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | 鸢尾花 |
| 4 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | 鸢尾花 |
| 5 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | 鸢尾花 |
header=0 参数指示 CSV 文件的第一行包含列名（标题）。
2. 浏览数据集
为了深入了解我们的数据集，我们将使用 pandas 中的内置函数打印一些基本信息
print(iris_data.info()) print(iris_data.describe())
输出：
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149 Data columns (total 6 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 id 150 non-null int64 1 sepal_length 150 non-null float64 2 sepal_width 150 non-null float64 3 petal_length 150 non-null float64 4 petal_width 150 non-null float64 5 species 150 non-null object dtypes: float64(4), int64(1), object(1) memory usage: 7.2+ KB None
iris_data.describe（） 的输出
info（） 函数可用于了解数据帧的整体结构、每列中非空值的数量以及内存使用情况。而汇总统计数据则提供了数据集中数值要素的概述。
3. 检查类分布
这是了解类如何在分类列中分布的重要步骤，这是分类的重要任务。您可以使用 pandas 中的 value_counts（） 函数执行此步骤。
print(iris_data['species'].value_counts())
输出：
Iris-setosa 50 Iris-versicolor 50 Iris-virginica 50 Name: species, dtype: int64
我们的结果表明，数据集是平衡的，每个物种的表示数量相等。这为所有 3 个班级的公平评估和比较奠定了基础。
4. 删除缺失值
由于从 info（） 方法中可以明显看出我们有 5 列没有缺失值，因此我们将跳过此步骤。但是，如果遇到任何缺失值，请使用以下命令来处理它们：
iris_data.dropna(inplace=True)
5. 删除重复项
重复项可能会扭曲我们的分析，因此我们会将它们从数据集中删除。我们将首先使用下面提到的命令检查它们的存在：
duplicate_rows = iris_data.duplicated() print("Number of duplicate rows:", duplicate_rows.sum())
输出：
Number of duplicate rows: 0
此数据集没有任何重复项。尽管如此，可以通过 drop_duplicates（） 函数删除重复项。
iris_data.drop_duplicates(inplace=True)
6. 独热编码
对于分类分析，我们将对物种列执行独热编码。执行此步骤是由于机器学习算法倾向于更好地处理数值数据。独热编码过程将分类变量转换为二进制（0 或 1）格式。
encoded_species = pd.get_dummies(iris_data['species'], prefix='species', drop_first=False).astype('int') iris_data = pd.concat([iris_data, encoded_species], axis=1) iris_data.drop(columns=['species'], inplace=True)
图片来源：作者
7. 浮点值列的规范化
归一化是将数值特征缩放为平均值为 0 且标准差为 1 的过程。执行此过程是为了确保要素对分析的贡献相同。我们将规范化浮点值列以实现一致的缩放。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() cols_to_normalize = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'] scaled_data = scaler.fit(iris_data[cols_to_normalize]) iris_data[cols_to_normalize] = scaler.transform(iris_data[cols_to_normalize])
规范化
后 iris_data.describe（） 的输出
8. 保存已清理的数据集
将清理后的数据集保存到新的 CSV 文件。
iris_data.to_csv('cleaned_iris.csv', index=False)
总结
祝贺！您已成功使用 pandas 清理了第一个数据集。在处理复杂数据集时，您可能会遇到其他挑战。但是，此处提到的基本技术将帮助您入门并准备数据以进行分析。
原文链接：https://www.mvrlink.com/data-cleaning-with-pandas/
