Python数据清洗与预处理实战

一、数据预处理概述

数据预处理是数据分析的第一步，约占整个项目工作量的60%-80%。主要包括数据清洗、数据转换、数据合并和数据特征工程。

二、环境配置

import pandas as pd
import numpy as np
import re
df = pd.read_csv('raw_data.csv', encoding='utf-8')
print(f"数据形状: {df.shape}")

三、缺失值处理

1. 检测缺失值

print(f"各列缺失值:\n{df.isnull().sum()}")
print(f"缺失率:\n{(df.isnull().sum() / len(df) * 100).round(2)}%")
import missingno as msno
msno.matrix(df)

2. 删除缺失值

df_clean = df.dropna()
df_clean = df.dropna(subset=['年龄', '工资'])
df_clean = df.dropna(how='all')

3. 填充缺失值

df['性别'].fillna('未知', inplace=True)
df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean(), inplace=True)
df['工资'].fillna(df['工资'].median(), inplace=True)
df['销售额'] = df['销售额'].interpolate(method='linear')

四、重复值处理

print(f"重复行数:{df.duplicated().sum()}")
df_unique = df.drop_duplicates()
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['姓名', '身份证号'], keep='first')

五、数据类型转换

df['年龄'] = pd.to_numeric(df['年龄'], errors='coerce')
df['工号'] = df['工号'].astype(str)
df['入职日期'] = pd.to_datetime(df['入职日期'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')
df['入职年份'] = df['入职日期'].dt.year

六、字符串处理

df['姓名'] = df['姓名'].str.strip()
df['城市'] = df['城市'].str.upper()
df['电话'] = df['电话'].str.replace('-', '')
df['邮箱域名'] = df['邮箱'].str.extract(r'@(.+\.\.+)')

七、数据转换与归一化

1. 数据标准化（Z-score）

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df['工资标准化'] = scaler.fit_transform(df[['工资']])

2. 归一化（Min-Max）

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
df['年龄归一化'] = scaler.fit_transform(df[['年龄']])

3. 对数变换

df['工资对数'] = np.log1p(df['工资'])

八、数据合并

df_combined = pd.concat([df1, df2], axis=0)
df_merged = pd.merge(df_left, df_right, on='学号', how='inner')

九、异常值检测与处理

def detect_outliers_iqr(data, column):
    Q1 = data[column].quantile(0.25)
    Q3 = data[column].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower = Q1 - 1.5 * IQR
    upper = Q3 + 1.5 * IQR
    outliers = data[(data[column] < lower) | (data[column] > upper)]
    return outliers

十、实验结果

数据清洗前后对比：

检查项	清洗前	清洗后
缺失值	128处	0处
重复行	23条	0条
异常值	15个	3个
格式错误	42处	0处

十一、总结

数据清洗是数据分析的基础，掌握缺失值处理、重复值删除、字符串处理和数据转换等核心技能，能够显著提升数据质量。

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标签: Python | 数据清洗 | 数据预处理 | Pandas | 特征工程