数据清洗：数据挖掘的前期准备工作

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🐴作者：秋无之地

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上一篇文章已经跟大家介绍过《Python爬虫：如何下载懂车帝的电动车数据（完整代码）》，相信大家对python爬虫都有一个基本的认识。下面我讲一下：数据清洗：数据挖掘的前期准备工作。

一、数据清洗重要性

上一节中讲了python爬虫采集数据，但做完数据采集就可以直接进行挖掘了吗？肯定不是的。

1、什么是数据清洗

就拿做饭打个比方吧，对于很多人来说，热油下锅、掌勺翻炒一定是做饭中最过瘾的环节，但实际上炒菜这个过程只占做饭时间的 20%，剩下 80% 的时间都是在做准备，比如买菜、择菜、洗菜等等。

在数据挖掘中，数据清洗就是这样的前期准备工作。对于数据科学家来说，我们会遇到各种各样的数据，在分析前，要投入大量的时间和精力把数据“整理裁剪”成自己想要或需要的样子。

说白了，数据清洗就是将源数据整理成自己想要或需要的样子。

2、为什么要数据清洗

继续用上面做饭的例子，我们买回来的菜，不是马上就下锅煮，是不是要清洗一下，菜叶可能残留农药是不是需要浸泡一下，葱花有些变黄干枯的是不是需要摘掉等等。我们采集回来的数据同样存在这些问题。

下面举个例子，假设老板给你以下的数据，让你做数据分析，你看到这个数据后有什么感觉呢？

你刚看到这些数据可能会比较懵，因为这些数据缺少标注。

我们在收集整理数据的时候，一定要对数据做标注，数据表头很重要。比如这份数据表，就缺少列名的标注，这样一来我们就不知道每列数据所代表的含义，无法从业务中理解这些数值的作用，以及这些数值是否正确。但在实际工作中，也可能像这个案例一样，数据是缺少标注的。

我简单解释下这些数据代表的含义。

这是一家服装店统计的会员数据。最上面的一行是列坐标，最左侧一列是行坐标。

列坐标中，第 0 列代表的是序号，第 1 列代表的会员的姓名，第 2 列代表年龄，第 3 列代表体重，第 4~6 列代表男性会员的三围尺寸，第 7~9 列代表女性会员的三围尺寸。

了解含义以后，我们再看下中间部分具体的数据，你可能会想，这些数据怎么这么“脏乱差”啊，有很多值是空的（NaN），还有空行的情况。

是的，这还仅仅是一家商店的部分会员数据，我们一眼看过去就能发现一些问题。日常工作中的数据业务会复杂很多，通常我们要统计更多的数据维度，比如 100 个指标，数据量通常都是超过 TB、EB 级别的，所以整个数据分析的处理难度是呈指数级增加的。这个时候，仅仅通过肉眼就很难找到问题所在了。

我举了这样一个简单的例子，带你理解在数据分析之前为什么要有数据清洗这个重要的准备工作。有经验的数据分析师都知道，好的数据分析师必定是一名数据清洗高手，要知道在整个数据分析过程中，不论是在时间还是功夫上，数据清洗大概都占到了 80%。

二、数据质量的准则

在上面这个服装店会员数据的案例中，一看到这些数据，你肯定能发现几个问题。你是不是想知道，有没有一些准则来规范这些数据的质量呢？

准则肯定是有的。不过如果数据存在七八种甚至更多的问题，我们很难将这些规则都记住。有研究说一个人的短期记忆，最多可以记住 7 条内容或信息，超过 7 条就记不住了。而数据清洗要解决的问题，远不止 7 条，我们万一漏掉一项该怎么办呢？有没有一种方法，我们既可以很方便地记住，又能保证我们的数据得到很好的清洗，提升数据质量呢？

在这里，我将数据清洗规则总结为以下 4 个关键点，统一起来叫“完全合一”，下面我来解释下。

1. 完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。
2. 全面性：观察某一列的全部数值，比如在 Excel 表中，我们选中一列，可以看到该列的平均值、最大值、最小值。我们可以通过常识来判断该列是否有问题，比如：数据定义、单位标识、数值本身。
3. 合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。比如数据中存在非 ASCII 字符，性别存在了未知，年龄超过了 150 岁等。
4. 唯一性：数据是否存在重复记录，因为数据通常来自不同渠道的汇总，重复的情况是常见的。行数据、列数据都需要是唯一的，比如一个人不能重复记录多次，且一个人的体重也不能在列指标中重复记录多次。

在很多数据挖掘的教学中，数据准则通常会列出来 7~8 项，在这里我们归类成了“完全合一”4 项准则，按照以上的原则，我们能解决数据清理中遇到的大部分问题，使得数据标准、干净、连续，为后续数据统计、数据挖掘做好准备。如果想要进一步优化数据质量，还需要在实际案例中灵活使用。

了解了数据质量准则之后，我们针对上面服装店会员数据案例中的问题进行一一击破。

1、完整性

问题 1：缺失值

在数据中有些年龄、体重数值是缺失的，这往往是因为数据量较大，在过程中，有些数值没有采集到。通常我们可以采用以下三种方法：

• 删除：删除数据缺失的记录；
• 均值：使用当前列的均值；
• 高频：使用当前列出现频率最高的数据。

比如我们想对 df[‘Age’]中缺失的数值用平均年龄进行填充，可以这样写：

df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

如果我们用最高频的数据进行填充，可以先通过 value_counts 获取 Age 字段最高频次 age_maxf，然后再对 Age 字段中缺失的数据用 age_maxf 进行填充：

age_maxf = train_features['Age'].value_counts().index[0]
train_features['Age'].fillna(age_maxf, inplace=True)

问题 2：空行

我们发现数据中有一个空行，除了 index 之外，全部的值都是 NaN。Pandas 的 read_csv() 并没有可选参数来忽略空行，这样，我们就需要在数据被读入之后再使用 dropna() 进行处理，删除空行。

# 删除全空的行
df.dropna(how='all',inplace=True) 

2、全面性

问题：列数据的单位不统一

观察 weight 列的数值，我们能发现 weight 列的单位不统一。有的单位是千克（kgs），有的单位是磅（lbs）。

这里我使用千克作为统一的度量单位，将磅（lbs）转化为千克（kgs）：

# 获取 weight 数据列中单位为 lbs 的数据
rows_with_lbs = df['weight'].str.contains('lbs').fillna(False)
# 将 lbs转换为 kgs, 2.2lbs=1kgs
for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows():# 截取从头开始到倒数第三个字符之前，即去掉lbs。weight = int(float(lbs_row['weight'][:-3])/2.2)df.at[i,'weight'] = '{}kgs'.format(weight) 

3、合理性

问题：非 ASCII 字符

我们可以看到在数据集中 Firstname 和 Lastname 有一些非 ASCII 的字符。我们可以采用删除或者替换的方式来解决非 ASCII 问题，这里我们使用删除方法：

# 删除非 ASCII 字符
df['first_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
df['last_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)

4、唯一性

问题 1：一列有多个参数

在数据中不难发现，姓名列（Name）包含了两个参数 Firstname 和 Lastname。为了达到数据整洁目的，我们将 Name 列拆分成 Firstname 和 Lastname 两个字段。我们使用 Python 的 split 方法，str.split(expand=True)，将列表拆成新的列，再将原来的 Name 列删除。

# 切分名字，删除源数据列
df[['first_name','last_name']] = df['name'].str.split(expand=True)
df.drop('name', axis=1, inplace=True)

问题 2：重复数据

我们校验一下数据中是否存在重复记录。如果存在重复记录，就使用 Pandas 提供的 drop_duplicates() 来删除重复数据。

# 删除重复数据行
df.drop_duplicates(['first_name','last_name'],inplace=True)

这样，我们就将上面案例中的会员数据进行了清理，来看看清理之后的数据结果。怎么样？是不是又干净又标准？

三、养成数据审核的习惯

现在，你是不是能感受到数据问题不是小事，上面这个简单的例子里都有 6 处错误。所以我们常说，现实世界的数据是“肮脏的”，需要清洗。

第三方的数据要清洗，自有产品的数据，也需要数据清洗。比如美团自身做数据挖掘的时候，也需要去除爬虫抓取，作弊数据等。可以说没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘，而数据清洗是高质量数据的一道保障。

当你从事这方面工作的时候，你会发现养成数据审核的习惯非常重要。而且越是优秀的数据挖掘人员，越会有“数据审核”的“职业病”。这就好比编辑非常在意文章中的错别字、语法一样。

数据的规范性，就像是你的作品一样，通过清洗之后，会变得非常干净、标准。当然了，这也是一门需要不断修炼的功夫。终有一天，你会进入这样一种境界：看一眼数据，差不多 7 秒钟的时间，就能知道这个数据是否存在问题。为了这一眼的功力，我们要做很多练习。

刚开始接触数据科学工作的时候，一定会觉得数据挖掘是件很酷、很有价值的事。确实如此，不过今天我还要告诉你，再酷炫的事也离不开基础性的工作，就像我们今天讲的数据清洗工作。对于这些基础性的工作，我们需要耐下性子，一个坑一个坑地去解决。

四、总结

下面是数据清洗的总结：

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