使用Python进行数据清洗：常见误区及解决方案实例

原创 ╰半夏微凉° 2025-02-21 18:03 1阅读 0赞

数据清洗是数据分析的重要步骤，它涉及到处理缺失值、异常值、重复值等问题。下面是一些常见的误区以及相应的解决方案实例：

1. **误区**：只关注数值型数据的清洗，忽视了其他类型如字符串、日期等的数据。
   **解决方案**：使用pandas库处理不同类型的数据，例如：
   ```python
   import pandas as pd

# 读取数据（假设为CSV文件）
   data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 清洗数值型数据（例如平均值有缺失）
   numeric_cols = data.select_dtypes(include='number').columns
   mean_values = data[numeric_cols].mean()
   data[numeric_cols] = data[numeric_cols].fillna(mean_values)

# 清洗非数值型数据（例如检查重复项）
   duplicates = data.duplicated()
   if duplicates.any():
       print('Duplicate rows detected:')
       data[duplicates].drop_duplicates(inplace=True)
       print(data)

# 保存清洗后的数据
   cleaned_data = data[~duplicates]]
   cleaned_data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
   ```

2. **误区**：只关注数据的完整性，忽视了数据的质量问题。
   **解决方案**：使用各种统计和质量控制方法检查数据，例如：
   ```python
   # 检查缺失值比例
   missing_ratio = data.isnull().sum() / len(data)
   if missing_ratio > 0.1:  # 这里可以根据实际情况设置阈值
       print(f'Missing values ratio: {missing_ratio:.2%}}')

# 使用箱线图检查数据的分布情况
   import matplotlib.pyplot as plt

q1, q3 = data.quantile([0.25, 0.75]])  # 计算箱体范围
   iqr = q3 - q1  # 计算箱体内差异

outliers = data[(iqr * 1.5) > data)]  # 使用IQR的1.5倍作为阈值检测异常值

plt.figure(figsize=(10, 6)))
   plt.boxplot(data, labels=data.columns), showmeans=True
   plt.title('Data Boxplot')
   plt.ylabel('Value')
   plt.show()

# 检查异常值后，处理重复项（这里示例用例为检查）
   if outliers.any():
       print('Detected outlier values:')
       for outlier in outliers.itertuples():
           print(f'Column: {outlier[1]]}, Value: {outlier[2]}}')

# 处理重复项，这里假设使用pandas的drop_duplicates方法
   cleaned_data = data.drop_duplicates()
   ```

通过以上实例，你可以了解到在进行数据清洗时需要注意哪些误区，并提供相应的解决方案。