[python]数据分析--数据清洗处理case1

数据预处理案例1

主要涉及pandas读取csv文件，缺失值和重复值处理，分组计数，字段类型转换 ,结果写入到Excel。

根据要求对CSV数据集进行处理要求如下：

• 保留数据关键信息：time、latitude、longtitude、depth、mag、region

  • 注意其中的 region 未直接提供，需要从数据集中的place中获取。
  • 特别说明例如：place 中 76km SSW of Kaktovik, Alaska，挑战要求只保留 Alaska 作为地区信息。如果 place 中存在二级地区信息（2 个逗号），例如，15km SSW of Estacion Coahuila, B.C., MX，则只保留最后一个逗号间隔的 MX 作为地区信息。特别地，如果不存在 , 分割，则保留全部数据即可。

• 对数据集中的缺失值(任意一项缺失)、重复值(全部字段重复)进行处理，要求直接删除相应行。异常值无需考虑。

• 对 mag字段进行分级：

• 返回 mag分级不同级别对应times对多的 region及对应times（该字段需要为 int类型）

数据集获取

http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1176/earthquake.csv

复制上述连接然后在浏览器上打开，即可下载文件。

数据清洗

import pandas as pd

def clean()
	# 读取文件
    # Tips: 找到下载文件使用快捷键 Ctrl+Shift+C 可复制文件路径，然后粘贴替换引号部分内容
	fn = r'D:\VSCode_Notebook\lanqiao\earthquake .csv' 
	df = pd.read_csv(fn)
    # 对字段进行筛选
    res = df[['time','latitude','longitude','depth','mag']]
    place = df[['place']]
    # 对place字段处理获取region
    region = place['place'].str.split(',')
    lst = []
    for i in region:
        lst.append(i[-1].strip())
    region1 = pd.DataFrame(data=lst,columns=['region'])
    
    # 合并Dataframe
    res = res.join(region1)
    
    # 去除重复值、空值
    df_clean = res.drop_duplicates().dropna()
    
    return df_clean
    

原过程是使用JupyterNoebook进行分步编写，主要能查看数据处理过程中数据的变化情况，将其封装成函数方便后续调用。

place = df[['place']]
# 对place字段处理获取region
region = place['place'].str.split(',')
lst = []
for i in region:
    lst.append(i[-1].strip())
region1 = pd.DataFrame(data=lst,columns=['region'])

这里是对 place字段进行处理，通过 str.splt()方法进行分割，后续的 for循环主要是通过切片的方式获取所需内容，同时通过 strip()去除空格。

参考别人代码发现还有其它处理办法可改写如下：

place = df['place'].str.split(', ').tolist() # 分割字符串的时候就把空格带上，也能达到目的
region = []
for row in place:
    region.append(row[-1])
region1 = pd.DataFrame(data=region,columns=['region'])

上面的合并 DataFrame 也可使用pd.concat([res,region1] ,axis=1)实现。

数据处理分析

def mag_region():
    # 加载清洁后数据
    df_clean = clean()
    # 数据离散化，注意开闭区间
    df_clean['mag'] = pd.cut(df_clean.mag, bins=[0, 2, 5, 7, 9, 15], right=False, labels=['micro', 'light', 'strong', 'major', 'great'])
    
    print(df_clean)
    # 多索引分组聚合并计数
    df_group = df_clean.groupby(by=['mag', 'region']).count()
    # 重置索引并去除缺失值
    df_reindex = df_group.reset_index().dropna()
    # 按计数从大到小排序，并使用去除重复值的方法保留下各地区最大值
    df_sort = df_reindex.sort_values(
        by='time', ascending=False).drop_duplicates(['mag'])
    # 按要求整理并重命名
    df_final = df_sort.set_index('mag')[['region', 'time']].rename(
        columns={"time": "times"})
    # 按题目要求将计数处理成 int 类型
    df_final['times'] = df_final.times.astype('int')
    return df_final

由于 csv文件中的一条条记录对应一次更新时间的地震情况统计，所以上述代码中使用分组计数完成统计要求。

结果输出

df_final = mag_region()
writer = pd.ExcelWriter('output1.xlsx')
df_final.to_excel(writer,sheet_name='out',index=True)
writer._save() # 较低版本python 使用writer.save()来保存

使用pandas进行Excel写入前，需要你的python环境中安装了openpyxl库。最后写入的结果如下：

知识小结

文末对案例中使用到的重要方法进行总结：

去重与去重复值：

df.drop_duplicates() 方法用于从 DataFrame 中删除重复的行。

该方法的用法如下：

df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

参数说明：

• subset：可选参数，用于指定要考虑的列名列表。默认值为 None，表示考虑所有列。
• keep：可选参数，用于指定保留哪一个重复行的方式。可选值为 'first'，'last' 或 False。默认值为 'first'，表示保留第一次出现的重复行。
• inplace：可选参数，表示是否在原始 DataFrame 上进行修改。默认值为 False，表示返回处理后的新 DataFrame。

下面是一些示例，以便更好地理解 df.drop_duplicates() 的用法：

1. 删除所有列中的重复行，并返回处理后的新 DataFrame：

df_new = df.drop_duplicates()

2. 只考虑某些列的重复行，并返回处理后的新 DataFrame：

df_new = df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])

3. 删除所有列中的重复行，并在原始 DataFrame 上进行修改：

df.drop_duplicates(inplace=True)

在 Pandas 中，df.dropna() 方法用于删除 DataFrame 中包含缺失值（NaN）的行或列。

该方法的用法如下：

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

参数说明：

• axis：可选参数，用于指定删除行还是删除列。可选值为 0 或 'index'(默认值)，表示删除行；可选值为 1 或 'columns'，表示删除列。
• how：可选参数，用于指定何时删除。可选值为 'any'（默认值），表示当某一行或列中包含一个或多个缺失值时删除；可选值为 'all'，表示只有当一行或列中的所有值都是缺失值时才删除。
• subset：可选参数，用于指定要考虑的列名列表。默认值为 None，表示考虑所有列。
• inplace：可选参数，表示是否在原始 DataFrame 上进行修改。默认值为 False，表示返回处理后的新 DataFrame。

下面是一些示例，以便更好地理解 df.dropna() 的用法：

1. 删除包含任何缺失值的行，并返回处理后的新 DataFrame：

df_new = df.dropna()

2. 删除指定列中包含缺失值的行，并返回处理后的新 DataFrame：

df_new = df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

3. 删除包含全部缺失值的行，并在原始 DataFrame 上进行修改：

df.dropna(how='all', inplace=True)

数据离散化

当使用 pd.cut() 函数时，可以根据指定的条件将数据进行划分并创建一个新的分类变量。这个函数可以用于数据分析和数据可视化中的分组操作。

下面是 pd.cut() 的常用参数及用法详解：

pd.cut(x, bins, labels=None, right=True, include_lowest=False, duplicates='raise')

• x：要划分的一维数据数组，可以是 Pandas Series、NumPy 数组或 Python 列表。
• bins：划分的边界值，可以按照以下方式指定：
  • 整数：表示要划分的区间数量，pd.cut() 函数将自动确定最小和最大值，并根据该数量均匀划分区间。
  • 列表或数组：表示各个区间的边界值。例如，[0, 10, 20, 30] 表示将数据划分为小于0、10-20、20-30和大于30四个区间。
  • 具有标签的元组列表：表示自定义的区间标签和边界值。例如，[(0, 'A'), (10, 'B'), (20, 'C')] 表示将数据划分为 A、B、C 三个区间。
• labels：可选参数，用于指定划分后的每个区间的标签。如果不提供，将默认使用整数标签。
• right：可选参数，表示是否将区间的右边界包含在内。默认为 True，即右闭区间。
• include_lowest：可选参数，表示是否将最小值包含在第一个区间中。默认为 False，即不包含最小值。
• duplicates：可选参数，表示对于边界值是否允许重复。默认为 'raise'，表示如果有重复的边界值，则会引发异常。如果设置为 'drop'，则会将重复的边界值合并。

pd.cut() 返回的结果是一个 Categorical 类型的数据对象，它代表划分后的区间，包含区间信息和标签。可以将这个对象作为新的一列添加到 DataFrame 中，也可以用于分析和可视化操作。

下面是几个示例，以展示 pd.cut() 函数的用法：

1. 根据区间数量划分数据：

import pandas as pd

data = [2, 5, 7, 12, 15, 18, 20, 25, 30]
bins = 3

result = pd.cut(data, bins)
print(result)

输出：

[(1.976, 10.0], (1.976, 10.0], (1.976, 10.0], (10.0, 18.0], (10.0, 18.0], (10.0, 18.0], (18.0, 25.0], (18.0, 25.0], (25.0, 32.0]]
Categories (3, interval[float64]): [(1.976, 10.0] < (10.0, 18.0] < (18.0, 25.0]]

2. 根据自定义的区间边界划分数据，指定标签：

import pandas as pd

data = [2, 5, 7, 12, 15, 18, 20, 25, 30]
bins = [0, 10, 20, 30]
labels = ['Low', 'Medium', 'High']

result = pd.cut(data, bins, labels=labels)
print(result)

输出：

[Low, Low, Low, Medium, Medium, Medium, High, High, High]
Categories (3, object): [Low < Medium < High]

3. 使用 right=False 参数包含左边界：

import pandas as pd

data = [2, 5, 7, 12, 15, 18, 20, 25, 30]
bins = [0, 10, 20, 30]
labels = ['Low', 'Medium', 'High']

result = pd.cut(data, bins, labels=labels, right=False)
print(result)

输出：

[Low, Low, Medium, Medium, Medium, High, High, High]
Categories (3, object): [Low < Medium < High]

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