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8个数据清洗Python代码复制可用最长11行 资源

发布时间:2019-06-12 21:13 来源:未知 编辑:admin

  最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗的Python代码。

  数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。

  这些用于数据清洗的代码有两个优点:一是由函数编写而成,不用改参数就可以直接使用。二是非常简单,加上注释最长的也不过11行。

  删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、删除列中的空格、用字符串连接两列(带条件)、转换时间戳(从字符串到日期时间格式)

  在进行数据分析时,并非所有的列都有用,用df.drop可以方便地删除你指定的列。

  一些机器学习模型要求变量采用数值格式。这需要先将分类变量转换为数值变量。同时,你也可以保留分类变量,以便进行数据可视化。

  如果你要检查每列缺失数据的数量,使用下列代码是最快的方法。可以让你更好地了解哪些列缺失的数据更多,从而确定怎么进行下一步的数据清洗和分析操作。

  有时候,会有新的字符或者其他奇怪的符号出现在字符串列中,这可以使用df[‘col_1’].replace很简单地把它们处理掉。

  数据混乱的时候,什么情况都有可能发生。字符串开头经常会有一些空格。在删除列中字符串开头的空格时,下面的代码非常有用。

  当你想要有条件地用字符串将两列连接在一起时,这段代码很有帮助。比如,你可以在第一列结尾处设定某些字母,然后用它们与第二列连接在一起。

  这意味着要将字符串格式转换为日期时间格式(或者其他根据我们的需求指定的格式) ,以便对数据进行有意义的分析。

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