Wie verwende ich Python zur Datenbereinigung?

Im Bereich der Datenanalyse ist die Datenbereinigung ein sehr wichtiges Bindeglied. Die Datenbereinigung umfasst die Identifizierung und Korrektur etwaiger Fehler in den Daten, die Charakterisierung und Verarbeitung fehlender oder ungültiger Informationen usw. In Python gibt es viele Bibliotheken, die uns bei der Datenbereinigung helfen können. Als Nächstes stellen wir vor, wie Sie Python zur Datenbereinigung verwenden.

1. Daten laden

In Python können Sie die Pandas-Bibliothek zum Laden von Daten verwenden. Natürlich muss vor der Datenbereinigung die Art der Daten überprüft werden. Bei CSV-Dateien kann uns die Funktion read_csv() in Pandas dabei helfen, Daten einfach zu laden:

pandas als pd importieren

data = pd.read_csv('data.csv')

Wenn es sich bei den Daten um eine Excel-Datei handelt, verwenden Sie die Funktion read_excel(). Wenn die Daten aus einer relationalen Datenbank stammen, verwenden Sie SQLAlchemy oder ein anderes Datenbankpaket, um die Daten abzurufen.

2. Datenfehler identifizieren

Der erste Schritt bei der Datenbereinigung besteht darin, Datenfehler zu identifizieren. Zu den Datenfehlern gehören:

1. Fehlende Werte

Es kommt sehr häufig vor, dass Ihre Daten fehlende Werte enthalten. Wir können die Funktion isnull() oder notnull() der Pandas-Bibliothek verwenden, um zu erkennen, ob in den Daten Werte fehlen:

data.isnull()
data.notnull( )

# 🎜🎜#

Ausreißer

Ausreißer sind unregelmäßige Daten, die nicht mit anderen Datenpunkten im Datensatz übereinstimmen. Ausreißer können mithilfe statistischer Methoden erkannt werden, z. B. durch Aufteilen der Daten in Quartile, Löschen von Datenpunkten, die größer als ein bestimmter Standardabweichungswert sind usw. Selbstverständlich können Sie zur Erkennung von Ausreißern auch Visualisierungsmethoden wie Boxplots und Scatterplots nutzen.

Doppelte Daten

Doppelte Daten bedeuten, dass mehrere Datensätze in den Daten denselben Datenwert aufweisen. Sie können die Funktionen „duplicated()“ und „drop_duplicates()“ der Pandas-Bibliothek verwenden, um doppelte Daten zu erkennen und zu entfernen.

data.duplicated()

data.drop_duplicates()

3. Datenbereinigung

Nachdem Fehler in den Daten identifiziert wurden, wird die nächster Schritt Es ist Datenbereinigung. Die Datenbereinigung umfasst die folgenden Schritte:

Nullwerte ausfüllen

Wenn in den Daten Werte fehlen, besteht eine Methode darin: Löschen Sie diese Datensätze direkt. Das Löschen von Datensätzen kann jedoch Auswirkungen auf die Integrität Ihrer Daten haben. Daher können wir die Funktion fillna() verwenden, um Nullwerte durch den Mittelwert, den Median oder andere Sonderwerte zu ersetzen:

data.fillna(value=10,inplace=True)

# 🎜🎜#

Nullwerte löschen

2. Wir können die Funktion dropna() verwenden, um Nullwerte in den Daten zu löschen:

Daten .dropna()# 🎜🎜#

Ausreißer ersetzen

3. Wenn die erstellten Ausreißer zu einer ungenauen Analyse des Datensatzes führen, können wir erwägen, diese Ausreißer zu entfernen ; Wenn das Löschen die Nützlichkeit der Daten beeinträchtigen würde, könnten wir erwägen, die Ausreißer durch genauere Schätzungen zu ersetzen:

data.quantile(0.95)

data[(data < data. quantile( 0,95)).all(axis=1)]

4. Speichern Sie die bereinigten Daten

Nach Abschluss der Datenbereinigung müssen wir die Daten speichern. Daten können mit den Funktionen to_csv() und to_excel() der Pandas-Bibliothek in einer CSV- oder Excel-Datei gespeichert werden:

data.to_csv('cleaned_data.csv')

data.to_excel ('cleaned_data.xlsx')

5. Fazit

Im Bereich der Datenanalyse ist die Datenbereinigung ein sehr wichtiges Bindeglied. Wir können Python- und Pandas-Bibliotheken zur Datenbereinigung verwenden. Die Datenbereinigung umfasst die Identifizierung und Bereinigung von Datenfehlern, die Identifizierung von Nullwerten und Ausreißern sowie die Datenbereinigung. Sobald die Datenbereinigung abgeschlossen ist, können wir die Daten zur weiteren Analyse und Visualisierung in einer Datei speichern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Python zur Datenbereinigung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!