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1.数据清洗定义

    数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。

2.清洗空值

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

    删除包含空字段的行，可以使用 dropna() 方法。可以通过 isnull() 判断各个单元格是否为空。

（1）axis：默认为 0，表示逢空值剔除整行，如果设置参数 axis＝1 表示逢空值去掉整列。

（2）how：默认为 'any' 如果一行（或一列）里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行，如果设置 how='all' 一行（或列）都是 NA 才去掉这整行。

（3）thresh：设置需要多少非空值的数据才可以保留下来的。

subset：设置想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。

（4）inplace：如果设置 True，将计算得到的值直接覆盖之前的值并返回 None，修改源数据。

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())

3.指定空数据类型

import pandas as pdmissing_values = ["n/a", "na", "--"]
df = pd.read_csv('property-data.csv', na_values = missing_values)print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())

4.删除包含空数据的行

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')new_df = df.dropna()print(new_df.to_string())

5.使用 inplace = True 参数修改源数据 DataFrame

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')df.dropna(inplace = True)print(df.to_string())

6.移除 ST_NUM 列中字段值为空的行

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')df.dropna(subset=['ST_NUM'], inplace = True)print(df.to_string())

7.用fillna() 方法替换空字段

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')df.fillna(12345, inplace = True)print(df.to_string())

8.指定列来替换数据

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')df['PID'].fillna(12345, inplace = True)print(df.to_string())

9.使用 mean() 方法计算列的均值并替换空单元格

    替换空单元格的方法是计算列的均值、中位数值或众数。Pandas使用 mean()、median() 和 mode() 方法计算列的均值（所有值加起来的平均值）、中位数值（排序后排在中间的数）和众数（出现频率最高的数）。

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')x = df["ST_NUM"].mean()df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)print(df.to_string())

10.使用 median() 方法计算列的中位数并替换空单元格

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')x = df["ST_NUM"].median()df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)print(df.to_string())

11.使用 mode() 方法计算列的众数并替换空单元格

import pandas as pddf = pd.read_csv('property-data.csv')x = df["ST_NUM"].mode()df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)print(df.to_string())

12.清洗格式错误数据

     数据格式错误的单元格会使数据分析变得困难，甚至不可能。可通过包含空单元格的行，或将列中所有单元格转换为相同格式数据。

import pandas as pd# 第三个日期格式错误
data = {"Date": ['2020/12/01', '2020/12/02' , '20201226'],"duration": [50, 40, 45]
}df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='mixed')print(df.to_string())

13.清洗错误数据

数据错误是常见情况，可以对错误的数据进行替换或移除。

import pandas as pdperson = {"name": ['Google', 'Kalika' , 'Taobao'],"age": [50, 40, 12345]    # 12345 年龄数据是错误的
}df = pd.DataFrame(person)df.loc[2, 'age'] = 30 # 修改数据print(df.to_string())

14.设置条件语句

import pandas as pdperson = {"name": ['Google', 'Kalika' , 'Taobao'],"age": [50, 200, 12345]   
}df = pd.DataFrame(person)for x in df.index:if df.loc[x, "age"] > 120:df.loc[x, "age"] = 120print(df.to_string())

15.将错误数据的行删除

import pandas as pdperson = {"name": ['Google', 'Kalika' , 'Taobao'],"age": [50, 40, 12345]    # 12345 年龄数据是错误的
}df = pd.DataFrame(person)for x in df.index:if df.loc[x, "age"] > 120:df.drop(x, inplace = True)print(df.to_string())

16.清洗重复数据

    清洗重复数据，可以使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法。如果对应数据重复，duplicated() 会返回 True，否则返回 False。

import pandas as pdperson = {"name": ['Google', 'Kalika', 'Kalika', 'Taobao'],"age": [50, 40, 40, 23] 
}df = pd.DataFrame(person)print(df.duplicated())

17.使用drop_duplicates() 方法删除重复数据

import pandas as pdpersons = {"name": ['Google', 'Kalika', 'Kalika', 'Taobao'],"age": [50, 40, 40, 23] 
}df = pd.DataFrame(persons)df.drop_duplicates(inplace = True)print(df)