所有做數據分析的前提就是：你得有數據，而且已經經過清洗，整理成需要的格式。

不管你從哪里獲取了數據，你都需要認真仔細觀察你的數據，對不合規的數據進行清理，雖然不是說一定要有這個步驟，但是這是一個好習慣，因為保不齊后面分析的時候發現之前因為沒有對數據進行整理，而導致統計的數據有問題，今天小編就把平時用的數據清洗的技巧進行一個梳理，里面可能很多你都懂，那就當溫習了吧!

文章大綱：

1. 如何更有效的導入你的數據
2. 全面的觀察數據
3. 設置索引
4. 設置標簽
5. 處理缺失值
6. 刪除重復項
7. 數據類型轉換
8. 篩選數據
9. 數據排序
10. 處理文本
11. 合并&匹配

導入數據：

pd.read_excel("aa.xlsx") 
pd.read_csv("aa.xlsx") 
pd.read_clipboard 

如何有效的導入數據：

1、限定導入的行，如果數據很大，初期只是為了查看數據，可以先導入一小部分：

pd.read_csv("aaa.csv",nrows=1000) 
pd.read_excel("aa.xlsx",nrows=1000) 

2、如果你知道需要那些列，而且知道標簽名，可以只導入需要的數據：

pd.read_csv("aaa.csv",usecols=["A","B"]) 
pd.read_excel("aa.xlsx",usecols=["A","B"]) 

3、關于列標簽，如果沒有，或者需要重新設定：

pd.read_excel("aa.xlsx",header=None)#不需要原來的索引，會默認分配索引：0，1，2 
pd.read_excel("aa.xlsx",header=1)#設置第二行為列標簽 
pd.read_excel("aa.xlsx",header=[1,2])#多級索引 
pd.read_csv("aaa.csv",header=None) 
pd.read_csv("aaa.csv",header=1) 
pd.read_csv("aaa.csv",header=[1,2]) 

4、設置索引列，如果你可以提供一個更有利于數據分析的索引列，否則分配默認的0，1，2：

pd.read_csv("aaa.csv",index_col=1) 
pd.read_excel("aa.xlsx",index_col=2) 

5、設置數值類型，這一步很重要，涉及到后期數據計算，也可以后期設置：

pd.read_csv("aaa.csv",converters = {'排名': str, '場次': float}) 
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'converters', converters = {'排名': str, '場次': float}) 

全面的查看數據：

查看前幾行：

data.head() 

查看末尾幾行： 

查看數據維度：

data.shape(16281, 7) 

查看DataFrame的數據類型

df.dtypes 

查看DataFrame的索引

df.index 

查看DataFrame的列索引

df.columns 

查看DataFrame的值

df.values 

查看DataFrame的描述

df.describe() 

某一列格式：

df['B'].dtype 

設置索引和標簽：

有時我們經常需要重新設置索引列，或者需要重新設置列標簽名字：

重新設置列標簽名：

df.rename(columns={"A": "a", "B": "c"}) 
df.rename(index={0: "x", 1: "y", 2: "z"}) 

重新設置索引：

df.set_index('month') 

重新修改行列范圍：

df.reindex(['http_status', 'user_agent'], axis="columns") 
new_index= ['Safari', 'Iceweasel', 'Comodo Dragon', 'IE10', 'Chrome'] 
df.reindex(new_index) 

取消原有索引：

df.reset_index() 

處理缺失值和重復項：

判斷是否有NA：df.isnull().any()

填充NA：

pf.fillna(0) 

刪除含有NA的行：

rs=df.dropna(axis=0) 

刪除含有NA的列：

rs=df.dropna(axis=1) 

刪除某列的重復值：

a= frame.drop_duplicates(subset=['pop'],keep='last') 

數據類型轉換：

df.dtypes：查看數值類型 

1. astype()強制轉化數據類型
2. 通過創建自定義的函數進行數據轉化
3.  pandas提供的to_nueric()以及to_datetime()

df["Active"].astype("bool") 
df['2016'].astype('float') 
df["2016"].apply(lambda x: x.replace(",","").replace("$","")).astype("float64") 
df["Percent Growth"].apply(lambda x: x.replace("%","")).astype("float")/100 
pd.to_numeric(df["Jan Units"],errors='coerce').fillna(0) 
pd.to_datetime(df[['Month', 'Day', 'Year']]) 

篩選數據：

1、按索引提取單行的數值

df_inner.loc[3] 

2、按索引提取區域行數值

df_inner.iloc[0:5] 

3、提取4日之前的所有數據

df_inner[:’2013-01-04’] 

4、使用iloc按位置區域提取數據

df_inner.iloc[:3,:2] #冒號前后的數字不再是索引的標簽名稱，而是數據所在的位置，從0開始，前三行，前兩列。 

5、適應iloc按位置單獨提起數據

df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行，4、5列 

6、使用ix按索引標簽和位置混合提取數據

df_inner.ix[:’2013-01-03’,:4] #2013-01-03號之前，前四列數據 

7、使用loc提取行和列

df_inner.loc(2:10,"A":"Z") 

8、判斷city列里是否包含beijing和shanghai，然后將符合條件的數據提取出來

df_inner[‘city’].isin([‘beijing’]) 
df_inner.loc[df_inner[‘city’].isin([‘beijing’,’shanghai’])] 

9、提取前三個字符，并生成數據表

pd.DataFrame(category.str[:3]) 

10、使用“與”進行篩選

df_inner.loc[(df_inner[‘age’] > 25) & (df_inner[‘city’] == ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]] 

11、使用“或”進行篩選

df_inner.loc[(df_inner[‘age’] > 25) | (df_inner[‘city’] == ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘age’]) 

12、使用“非”條件進行篩選

df_inner.loc[(df_inner[‘city’] != ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘id’]) 

13、對篩選后的數據按city列進行計數

df_inner.loc[(df_inner[‘city’] != ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘id’]).city.count() 

14、使用query函數進行篩選

df_inner.query(‘city == [“beijing”, “shanghai”]’) 

15、對篩選后的結果按prince進行求和

df_inner.query(‘city == [“beijing”, “shanghai”]’).price.sum() 

數據排序

按照特定列的值排序：

df_inner.sort_values(by=[‘age’]) 

按照索引列排序：

df_inner.sort_index() 

升序

df_inner.sort_values(by=[‘age’],ascending=True) 

降序

df_inner.sort_values(by=[‘age’],ascending=False) 

合并匹配：

merge

1.result = pd.merge(left, right, on='key') 
2.result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2']) 
3.result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2']) 
4.result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2']) 
5.result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2']) 

2、append

1.result = df1.append(df2) 
2.result = df1.append(df4) 
3.result = df1.append([df2, df3]) 
4.result = df1.append(df4, ignore_index=True) 

4、join

left.join(right, on=key_or_keys)

1.result = left.join(right, on='key') 
2.result = left.join(right, on=['key1', 'key2']) 
3.result = left.join(right, on=['key1', 'key2'], how='inner') 

5、concat

1.result = pd.concat([df1, df4], axis=1) 
2.result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner') 
3.result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) 
4.result = pd.concat([df1, df4], ignore_index=True) 

文本處理：

1. lower()函數示例

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu']) 
s.str.lower() 

2. upper()函數示例

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu']) 
s.str.upper() 

3. len()計數

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t', np.nan, '1234','SteveMinsu']) 
s.str.len() 

4. strip()去除空格

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.strip() 

5. split(pattern)切分字符串

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.split(' ') 

6. cat(sep=pattern)合并字符串

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.cat(sep=' <=> ') 
執行上面示例代碼，得到以下結果 - 
Tom <=> William Rick <=> John <=> Alber@t 

7. get_dummies()用sep拆分每個字符串，返回一個虛擬/指示dataFrame

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.get_dummies() 

8. contains()判斷字符串中是否包含子串true; pat str或正則表達式

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.contains(' ') 

9. replace(a,b)將值pat替換為值b。

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
.str.replace('@','$') 

10. repeat(value)重復每個元素指定的次數

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.repeat(2) 

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

• 0 Tom Tom
• 1 William Rick William Rick
• 2 JohnJohn
• 3 Alber@tAlber@t

11. count(pattern)子串出現次數

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
print ("The number of 'm's in each string:") 
print (s.str.count('m')) 

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

The number of 'm's in each string:

• 0 1
• 1 1
• 2 0
• 3 0

12. startswith(pattern)字符串開頭是否匹配子串True

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
print ("Strings that start with 'T':") 
print (s.str. startswith ('T')) 

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

Strings that start with 'T':

• 0 True
• 1 False
• 2 False
• 3 False

13. endswith(pattern)字符串結尾是否是特定子串 true

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
print ("Strings that end with 't':") 
print (s.str.endswith('t')) 

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

Strings that end with 't':

• 0 False
• 1 False
• 2 False
• 3 True

14. find(pattern)查子串首索引，子串包含在[start：end];無返回-1

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
print (s.str.find('e')) 

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

• 0 -1
• 1 -1
• 2 -1
• 3 3

注意：-1表示元素中沒有這樣的模式可用。

15. findall(pattern)查找所有符合正則表達式的字符，以數組形式返回

s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
print (s.str.findall('e')) 

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

• 0 []
• 1 []
• 2 []
• 3 [e]

空列表([])表示元素中沒有這樣的模式可用。

16. swapcase()變換字母大小寫，大變小，小變大

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.swapcase() 

執行上面示例代碼，得到以下結果 -

1. tOM
2. wILLIAM rICK
3. jOHN
4. aLBER

17. islower()檢查是否都是大寫

s = pd.Series(['Tom', 'William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.islower() 

18. isupper()檢查是否都是大寫

s = pd.Series(['TOM', 'William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.isupper() 

19. isnumeric()檢查是否都是數字

s = pd.Series(['Tom', '1199','William Rick', 'John', 'Alber@t']) 
s.str.isnumeric()