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8个Python数据清洗代码，拿来即用
不管你承不承认，数据清洗着实不是一件简单的任务，大多数情况下这项工作是十分耗时而乏味的，但它又是十分重要的。 如果你经历过数据清洗的过程，你就会明白我的意思。 而这正是撰写这篇文章的目的——让读者更轻松地进行数据清洗工作。 事实上，我在不久前意识到，在进行数据清洗时，有一些数据具有相似的模式。 数据清洗小工具箱 在下面的代码片段中，数据清洗代码被封装在了一些函数中，代码的目的十分直观。你可以直接使用这些代码，无需将它们嵌入到需要进行少量参数修改的函数中。 1. 这种方法可以让你更清楚地知道哪些列有更多的缺失数据，帮助你决定接下来在数据清洗和数据分析工作中应该采取怎样的行动。 5. 例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。 8.
1.1K10编辑于 2022-01-12 - 来自专栏机器学习与统计学
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。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 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 当数据集变大时，需要转换数据类型来节省内存。 同时，你也可以保留分类变量，以便进行数据可视化。 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。
1.2K60发布于 2019-08-30 - 来自专栏Python疯子
python数据清洗
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。 所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。 需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。 数据清洗也是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。 如果数据不存在或不符合数值规则 用nan填充 delimiter 以什么符号进行分割 skiprows=12 跳过开头12行 数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6，7列 的内容 ，没有头标签的要加上header, header=None 否则数据显示有问题 数据被会names(列标签)占用，可以先读取，获取 行和列，如果没有头标签，再设置names标签 其他参数： 文件读取部分数据 # data.to_csv("frame8.csv", index=False, header=False, float_format='%.2f') # 如果数据结构中有缺省值NaN时， 在写入文件时要添加设置缺省参数
3.2K20发布于 2018-09-06 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
代码工具 | 数据清洗，试试这 8套Python代码
原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 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。 在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 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 当数据集变大时，需要转换数据类型来节省内存。 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。
1.4K20发布于 2019-11-27 - 来自专栏AI研习社
Python数据清洗实践
“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析 数据清洗是处理任何数据前的必备环节。 在你开始工作前，你应该有能力处理数据缺失、数据不一致或异常值等数据混乱情况。在开始做数据清洗前，需要对Numpy和Pandas库有基本的理解。 数据清洗 数据清洗名如其意，其过程为标识并修正数据集中不准确的记录，识别数据中不可靠或干扰部分，然后重建或移除这些数据。 数据清洗是数据科学中很少提及的一点，因为它没有训练神经网络或图像识别那么重要，但是数据清洗却扮演着非常重要的角色。没有它，机器学习预测模型将不及我们预期那样有效和精准。 请查看以下链接，以查找有助于您进行Python数据科学之旅的其他资源： Pandas文档 Numpy文档 Python数据科学简介。对于那些以前没有数据科学知识的初学者来说，这是一门很棒的课程。
2.3K30发布于 2019-05-13 - 来自专栏机器学习与统计学
7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南
数据清洗是整个数据分析过程的第一步，就像做一道菜之前需要先择菜洗菜一样。数据分析师经常需要花费大量的时间来清洗数据或者转换格式，这个工作甚至会占整个数据分析流程的80%左右的时间。 在这篇文章中，我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程，供大家参考。 # 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。 DataDF.isnull().sum().sort_values(ascending=False) ? 修改后 四、选择部分子集 这是一个8列*541909行的数据集。 ? ? #选择子集，选择其中一列 subDataDF1=DataDF["InvoiceDate"] ? 后面出来数据，如果遇到错误：说什么float错误，那就是有缺失值，需要处理掉 所以，缺失值有3种：None，NA，NaN 那None和NaN有什么区别呢： None是Python的一种数据类型， NaN
5.6K20发布于 2019-07-22 - 来自专栏AI研习社
Python数据清洗实践
“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析 数据清洗是处理任何数据前的必备环节。 在你开始工作前，你应该有能力处理数据缺失、数据不一致或异常值等数据混乱情况。在开始做数据清洗前，需要对Numpy和Pandas库有基本的理解。 数据清洗 数据清洗名如其意，其过程为标识并修正数据集中不准确的记录，识别数据中不可靠或干扰部分，然后重建或移除这些数据。 数据清洗是数据科学中很少提及的一点，因为它没有训练神经网络或图像识别那么重要，但是数据清洗却扮演着非常重要的角色。没有它，机器学习预测模型将不及我们预期那样有效和精准。 请查看以下链接，以查找有助于您进行Python数据科学之旅的其他资源： Pandas文档 Numpy文档 Python数据科学简介。对于那些以前没有数据科学知识的初学者来说，这是一门很棒的课程。
2.8K20发布于 2019-03-14 - 来自专栏全栈程序员必看
python中数据清洗_dropon
实际应用中，在得到原始数据时，经常碰到数据缺失问题，对数据进行加工或清洗就非常有必要了 import numpy as np from numpy import nan import pandas as pritn(data.notnull()) ### 查看data是否有缺失值（空值），True无缺失值 输出结果： 0 1 2 3 a 3 4 5 6 b 7 8 (index)删除指定的行 print(data.drop(1,axis=1) ### axis=1,根据列名(columns)删除指定的列 0 1 2 3 b 7 8 index=['a','c'])) print(data.drop([1,3],axis=1)) ### 删除列名为‘13’这2列 0 1 2 3 b 7 8
75620编辑于 2022-09-30 - 来自专栏Python数据科学
8个数据清洗Python代码，复制可用，最长11行
原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 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。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 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 当数据集变大时，需要转换数据类型来节省内存。 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。
97521发布于 2019-10-31 - 来自专栏有趣的Python和你
Python数据分析之数据清洗
good data decides good analyse 数据清洗，是数据分析中不可缺少的一个环节，其处理的好坏在很大程度上影响着数据分析的结果。 而且以前听老师说过数据清洗占整个的数据分析的一半时间以上（汗。。。数据清洗也是一个大学问啊）。 我们通过isnull函数查看数据的空缺值： test.isnull() ? 通过下面命令计算每列数据的空缺值： test.isnull().sum() ? 对于不符合常理的数据也可进行设置为空缺值： test1 = pd.read_excel('C:/Users/luopan/Desktop/test.xlsx',sheetname='Sheet1',na_values
78430发布于 2018-08-28 数据清洗怎么做？一文总结8大数据清洗方法
数据清洗就是把原始数据里的错误改掉、把格式标准统一、补齐缺失的部分，最终让数据完整、统一、真实有效，能直接拿来分析、建模。 很多人花大量时间研究模型、算法，可真到了实际项目里，卡住他们的往往不是模型选的对不对，而是数据不干净、不能用。今天我给大家总结了最实用的8大数据清洗方法，能帮你解决绝大多数场景下的数据问题。 一、处理缺失值原始数据采集过程中，受采集设备故障、人工录入疏漏、数据源不完整等因素影响，必然会出现数据缺失的情况，这是数据清洗中最基础、最常见的问题。 八、处理文本数据如果你的数据里有文本字段，清洗的工作量会比结构化数据大不少。文本清洗的基本流程通常包括以下几步：去除噪声：删除HTML标签、特殊符号、多余的空格和换行符，统一全半角字符。 最后数据清洗不是一次性的工作，而是一个需要反复迭代的过程。在清洗数据的过程中，会不断发现新的问题，对数据的理解也会越来越深。数据清洗做扎实了，后面的分析和建模才有意义。
1.2K10编辑于 2026-03-19- 来自专栏正则
python爬虫-- MongoDB和数据清洗
s/1BSsQNCiR8i_ZZm-uJiyh3g 密码: k4ma 可以看到已经导入进去的数据 导入的30条职位信息 MongoDB常用命令 show dbs 显示所有数据库 show collections 显示数据库中的集合（类似关系数据库中的表） db.dropDatabase() 删除当前使用的数据库 use <db name> 切换当前数据库 02 爬取岗位介绍和要求 2.1 获取岗位详情页面链接 .html&l=%2Fwww.zhipin.com%2Fgongsir%2F5189f3fadb73e42f1HN40t8~.html%3Fka%3Dcompany-jobs&g=%2Fwww.zhipin.com 爬取岗位详情成功~ 03 清洗数据 将salary拆分成low，high，avg 将发布时间统一成2018-07-xx格式 将工作经验统一成直聘格式，并且设置对应的level等级 以上完全按照原链接中的方法完成的 limx2011@hotmail.com # @blog： https://www.jianshu.com/p/a5907362ba72 # @time： 2018-07-23 # coding: utf-8
1.2K41发布于 2021-11-01 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
8个数据清洗Python代码，复制可用，最长11行 | 资源
原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 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。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 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 当数据集变大时，需要转换数据类型来节省内存。 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。
79020发布于 2019-10-28 - 来自专栏【计网】Cisco
【Python】机器学习之数据清洗
1.2 数据清洗 数据清洗，曲调优美的数据魔法，是数据分析与机器学习的不可或缺篇章。 数据清洗，是数据分析的星光耀眼的序幕，因为原始数据集可能蕴含各种幽灵，而这些隐患将影响最终分析和建模的辉煌表演。通过巧妙的数据清洗，数据的可靠性得以提升，为分析和模型的绚丽演绎打下坚实基石。 数据清洗 2.1 研究目的 （1）了解数据清洗的重要性； （2）掌握数据清洗基本方法。 查看清洗后的数据维度（行列数） 源码分析： 定义了多个Pipeline，用于对不同类型的特征进行数据清洗和处理。 在实验中，探索了数据清洗的精髓和关键步骤，明白了数据清洗的不可或缺。
1.4K10编辑于 2024-02-20 - 来自专栏学习成长指南
python数据处理和数据清洗
1.库的相关简介 python里面是通过模块体现库的，可以降低程序员的使用成本，提高程序的开发效率； 标准库：官方提供的； 第三方库：其他的大佬做出来的（数量庞大）; 2.数据处理之添加新列 import ，对于海量的数据，我们可能会根据这个已知的数据添加新的变量之类的，这个新的变量就是我们通过已知的数据得到的新的数据变量； 在上面这个案例里面，我们通过一个店铺的口味评分和人均消费凝练出来一个性价比评分作为新的数据变量 6.1背景介绍 脏数据包括异常值，缺失值和重复值，把脏数据筛选出来，进行修正，填补的工作的过程，就是数据的清洗； 我们想要去处理这些脏的数据，就要首先导入这个pandas模块，进行文件的读取，然后进行这个数据集的格式转换 ，把这个订单的两个时间全部转换为时间格式：使用to_datatime函数； 7.数据清洗 7.1快速浏览数据 我们上面已经完成了准备的工作，就是把这个相关的单位进行修正，和我们的这个时间序列的转换 下面我们使用这个 我们可以使用insull函数：找到一列里面每一行的数据是否缺失； 8.分类对于缺失的数据进行处理 数据缺失了怎么办，直接删除还是补全，针对于这个数据的多少和数据的重要程度，我们需要分情况进行处理； 如果是对于我们的研究很重要的数据
57310编辑于 2025-02-24 - 来自专栏量子位
8个数据清洗Python代码，复制可用，最长11行 | 资源
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。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 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 当数据集变大时，需要转换数据类型来节省内存。 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。
61120发布于 2019-04-24 - 来自专栏数据处理与分析
数据清洗
数据清洗 一般义的清洗 特殊字符 在数据清洗中最常见的就是特殊字符，一般的特殊字符可以直接替换掉如地址码中最常见的’#’，像这种直接替换为号即可。 错/别字处理 错别字问题在数据清洗中是难度比较大的一部分工作，在这部分工作中，首先要找出错别字，并建立错别字对应的正确字符串的对应关系，然后使用程序批量的完成替换 空值检测 空值是要在数据清洗中过滤掉的 清洗中常用的工具与技术 如果要做地理数据的相关处理，那么FME是应该首选工具，当然，清洗也属于数据处理的范畴。 但是前面提到的一些清洗，用FME实现的话会比较困难，比如：全角半角的问题的处理，又或者，简体转繁体，又或者汉语转拼音。所以除了FME还需要一些其他的技术，比如说：Python。 但在进行数据处理的时候，要秉承一个原则，在有选择的时候，能少些代码就少些代码！ 综上，在数据清洗中，能够掌握FME与Python基本就够了，如果你还会点正则，那就基本上是完美了！
2.1K20发布于 2019-07-31 - 来自专栏CDA数据分析师
分享 | 8条数据清洗经验，收藏备用！
数据给你了，那就要处理，但这些数据可能经常是： 1、不完整的（某些记录的某些字段缺失） 2、前后不一致（字段名和结构前后不一） 3、数据损坏（有些记录可能会因为种种原因被破坏） 因此，你必须经常维护你的清洗程序来清洗这些原始数据 断点清洗 如果你有大量的原始数据需要清洗，要一次清洗完可能需要很久，有可能是5分钟，10分钟，一小时，甚至是几天。实际当中，经常在洗到一半的时候突然崩溃了。 在一部分数据上进行测试 不要尝试一次性清洗所有数据。当你刚开始写清洗代码和debug的时候，在一个规模较小的子集上进行测试，然后扩大测试的这个子集再测试。 这样做能够让原始数据作为一个字段保存在清洗后的数据当中，在清洗完之后，如果你发现哪条记录不对劲了，就能够直接看到原始数据长什么样子，方便你debug。 最后一点，验证清洗后的数据 记得写一个验证程序来验证你清洗后得到的干净数据是否跟你预期的格式一致。你不能控制原始数据的格式，但是你能够控制干净数据的格式。
1.3K50发布于 2018-02-23 - 来自专栏网络技术联盟站
如何使用Python进行数据清洗？
在进行数据分析和建模之前，数据清洗是一个必要的步骤。数据清洗是通过处理和转换原始数据，使其变得更加规范、准确和可用于分析的过程。Python提供了丰富的库和工具，使数据清洗变得更加高效和便捷。 本文将详细介绍数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及如何使用Python进行数据清洗。图片1. 数据清洗概述数据清洗是数据预处理的重要环节，它包括数据收集、数据整理、数据转换等步骤。 使用Python进行数据清洗Python提供了丰富的开源库和工具，便于进行数据清洗。以下是几个常用的Python库：Pandas：Pandas是一个强大的数据分析库，内置了许多数据清洗的功能。 使用这些Python库，可以进行数据清洗的各个方面的操作。 本文介绍了数据清洗的概念、常见的数据质量问题以及使用Python进行数据清洗的方法。通过合理运用Python的数据分析库，可以高效、方便地进行数据清洗工作。
1.3K30编辑于 2023-07-04 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
大数据ETL实践探索（8）---- 数据清洗的目的，方法
、展示、分析 数据清洗的步骤 第0步：数据导入及元数据处理 第一步：缺失值清洗 第二步：格式内容清洗 第三步：逻辑错误清洗 第四步：非需求数据清洗 第五步：关联性验证 数据采集建议 一行代码探索性数据分析 文章链接：统一数据接入实践分享 ---- 数据清洗的目的 数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。 通常来说，数据量不大的情况建议使用数据库。 如果数据量大（千万级以上），可以使用hadoop文本文件存储+Python操作的方式。 这个步骤对于批处理，文件交换的方式通常比较会引起问题是文件编码，推荐统一使用UTF-8编码。 ---- 数据采集建议 ---- 一行代码探索性数据分析 python Pandas Profiling 一行代码EDA 探索性数据分析 ---- 数据预处理 近年来，随着相关算法的日趋成熟，决定一个项目是否成功的关键因素逐渐从算法本身变成了
5.7K11发布于 2019-10-22
腾讯云开发者
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