最近，大數據工程師Kin Lim Lee在Medium上發表了一篇文章，介紹了8個用于數據清洗的Python代碼。

數據清洗，是進行數據分析和使用數據訓練模型的必經之路，也是最耗費數據科學家/程序員精力的地方。

這些用于數據清洗的代碼有兩個優點：一是由函數編寫而成，不用改參數就可以直接使用。二是非常簡單，加上注釋最長的也不過11行。在介紹每一段代碼時，Lee都給出了用途，也在代碼中也給出注釋。大家可以把這篇文章收藏起來，當做工具箱使用。

涵蓋8大場景的數據清洗代碼

這些數據清洗代碼，一共涵蓋8個場景，分別是：

刪除多列、更改數據類型、將分類變量轉換為數字變量、檢查缺失數據、刪除列中的字符串、刪除列中的空格、用字符串連接兩列(帶條件)、轉換時間戳(從字符串到日期時間格式)

刪除多列

在進行數據分析時，并非所有的列都有用，用df.drop可以方便地刪除你指定的列。

def drop_multiple_col(col_names_list, df):

AIM -> Drop multiple columns based on their column names

INPUT -> List of column names, df

OUTPUT -> updated df with dropped columns

------

df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True)

return df

轉換數據類型

當數據集變大時，需要轉換數據類型來節省內存。

def change_dtypes(col_int, col_float, df):

AIM -> Changing dtypes to save memory

INPUT -> List of column names (int, float), df

OUTPUT -> updated df with smaller memory

------

df[col_int] = df[col_int].astype( int32 )

df[col_float] = df[col_float].astype( float32 )

將分類變量轉換為數值變量

一些機器學習模型要求變量采用數值格式。這需要先將分類變量轉換為數值變量。同時，你也可以保留分類變量，以便進行數據可視化。

def convert_cat2num(df):

# Convert categorical variable to numerical variable

num_encode = { col_1 : { YES :1, NO :0},

col_2 : { WON :1, LOSE :0, DRAW :0}}

df.replace(num_encode, inplace=True)

檢查缺失數據

如果你要檢查每列缺失數據的數量，使用下列代碼是最快的方法。可以讓你更好地了解哪些列缺失的數據更多，從而確定怎么進行下一步的數據清洗和分析操作。

def check_missing_data(df):

# check for any missing data in the df (display in descending order)

return df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

刪除列中的字符串

有時候，會有新的字符或者其他奇怪的符號出現在字符串列中，這可以使用df[‘col_1'].replace很簡單地把它們處理掉。

def remove_col_str(df):

# remove a portion of string in a dataframe column - col_1

df[ col_1 ].replace(, , regex=True, inplace=True)

# remove all the characters after (including ) for column - col_1

df[ col_1 ].replace( .* , , regex=True, inplace=True)

刪除列中的空格

數據混亂的時候，什么情況都有可能發生。字符串開頭經常會有一些空格。在刪除列中字符串開頭的空格時，下面的代碼非常有用。

def remove_col_white_space(df):

# remove white space at the beginning of string

df[col] = df[col].str.lstrip()

用字符串連接兩列(帶條件)

當你想要有條件地用字符串將兩列連接在一起時，這段代碼很有幫助。比如，你可以在第一列結尾處設定某些字母，然后用它們與第二列連接在一起。根據需要，結尾處的字母也可以在連接完成后刪除。

def concat_col_str_condition(df):

# concat 2 columns with strings if the last 3 letters of the first column are pil

mask = df[ col_1 ].str.endswith( pil , na=False)

col_new = df[mask][ col_1 ] + df[mask][ col_2 ]

col_new.replace( pil , , regex=True, inplace=True) # replace the pil with emtpy space

轉換時間戳(從字符串到日期時間格式)

在處理時間序列數據時，我們很可能會遇到字符串格式的時間戳列。這意味著要將字符串格式轉換為日期時間格式(或者其他根據我們的需求指定的格式) ，以便對數據進行有意義的分析。

def convert_str_datetime(df):

AIM -> Convert datetime(String) to datetime(format we want)

INPUT -> df

OUTPUT -> updated df with new datetime format

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df.insert(loc=2, column= timestamp , value=pd.to_datetime(df.transdate, format= %Y-%m-%d

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据清洗代码_8段用于数据清洗Python代码(小结)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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