[数据清洗]- Pandas 清洗“脏”数据（二）
在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。
本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv （链接：https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码：odj0）的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不同时间的心跳情况。数据的列信息包括人的年龄、体重、性别和不同时间的心率。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../data/patient_heart_rate.csv')
df.head()
分析数据问题 没有列头 一个列有多个参数 列数据的单位不统一 缺失值 空行 重复数据 非 ASCII 字符 有些列头应该是数据，而不应该是列名参数
下面我们就针对上面的问题一一击破。
1. 没有列头
如果我们拿到的数据像上面的数据一样没有列头，Pandas 在读取 csv 提供了自定义列头的参数。下面我们就通过手动设置列头参数来读取 csv，代码如下：
import pandas as pd
# 增加列头
column_names= ['id', 'name', 'age', 'weight','m0006','m0612','m1218','f0006','f0612','f1218']
df = pd.read_csv('../data/patient_heart_rate.csv', names = column_names)
df.head()
上面的结果展示了我们自定义的列头。我们只是在这次读取 csv 的时候，多了传了一个参数 names = column_names，这个就是告诉 Pandas 使用我们提供的列头。
2. 一个列有多个参数
在数据中不难发现，Name 列包含了两个参数 Firtname 和 Lastname。为了达到数据整洁目的，我们决定将 name 列拆分成 Firstname 和 Lastname
从技术角度，我们可以使用 split 方法，完成拆分工作。
我们使用 str.split(expand=True),将列表拆成新的列，再将原来的 Name 列删除
# 切分名字，删除源数据列
df[['first_name','last_name']] = df['name'].str.split(expand=True)
df.drop('name', axis=1, inplace=True)
上面就是执行执行代码之后的结果。
3. 列数据的单位不统一
如果仔细观察数据集可以发现 Weight 列的单位不统一。有的单位是 kgs，有的单位是 lbs
# 获取 weight 数据列中单位为 lbs 的数据
rows_with_lbs = df['weight'].str.contains('lbs').fillna(False)
df[rows_with_lbs]
为了解决这个问题，将单位统一，我们将单位是 lbs 的数据转换成 kgs。
# 将 lbs 的数据转换为 kgs 数据
for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows():
weight = int(float(lbs_row['weight'][:-3])/2.2)
df.at[i,'weight'] = '{}kgs'.format(weight)
4. 缺失值
在数据集中有些年龄、体重、心率是缺失的。我们又遇到了数据清洗最常见的问题——数据缺失。一般是因为没有收集到这些信息。我们可以咨询行业专家的意见。典型的处理缺失数据的方法：
删：删除数据缺失的记录（数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（一）/[数据清洗]-Pandas 清洗“脏”数据（一）） 赝品：使用合法的初始值替换，数值类型可以使用 0，字符串可以使用空字符串“” 均值：使用当前列的均值 高频：使用当前列出现频率最高的数据 源头优化：如果能够和数据收集团队进行沟通，就共同排查问题，寻找解决方案。
5. 空行
仔细对比会发现我们的数据中一行空行，除了 index 之外，全部的值都是 NaN。
Pandas 的 read_csv() 并没有可选参数来忽略空行，这样，我们就需要在数据被读入之后再使用 dropna() 进行处理，删除空行.
# 删除全空的行 df.dropna(how='all',inplace=True)
6. 重复数据
有的时候数据集中会有一些重复的数据。在我们的数据集中也添加了重复的数据。
首先我们校验一下是否存在重复记录。如果存在重复记录，就使用 Pandas 提供的 drop_duplicates() 来删除重复数据。
# 删除重复数据行 df.drop_duplicates(['first_name','last_name'],inplace=True)
7. 非 ASCII 字符
在数据集中 Fristname 和 Lastname 有一些非 ASCII 的字符。
处理非 ASCII 数据方式有多种
删除 替换 仅仅提示一下我们使用删除的方式：
# 删除非 ASCII 字符
df['first_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
df['last_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
8. 有些列头应该是数据，而不应该是列名参数
有一些列头是有性别和时间范围组成的，这些数据有可能是在处理收集的过程中进行了行列转换，或者收集器的固定命名规则。这些值应该被分解为性别（m,f），小时单位的时间范围（00-06，06-12，12-18）
# 切分 sex_hour 列为 sex 列和 hour 列
sorted_columns = ['id','age','weight','first_name','last_name']
df = pd.melt(df,
id_vars=sorted_columns,var_name='sex_hour',value_name='puls_rate').sort_values(sorted_columns)
df[['sex','hour']] = df['sex_hour'].apply(lambda x:pd.Series(([x[:1],'{}-{}'.format(x[1:3],x[3:])])))[[0,1]]
df.drop('sex_hour', axis=1, inplace=True)
# 删除没有心率的数据
row_with_dashes = df['puls_rate'].str.contains('-').fillna(False)
df.drop(df[row_with_dashes].index,
inplace=True)
import pandas as pd
# 增加列头
column_names= ['id', 'name', 'age', 'weight','m0006','m0612','m1218','f0006','f0612','f1218']
df = pd.read_csv('../data/patient_heart_rate.csv', names = column_names)
# 切分名字，删除源数据列
df[['first_name','last_name']] = df['name'].str.split(expand=True)
df.drop('name', axis=1, inplace=True)
# 获取 weight 数据列中单位为 lbs 的数据
rows_with_lbs = df['weight'].str.contains('lbs').fillna(False)
df[rows_with_lbs]
# 将 lbs 的数据转换为 kgs 数据
for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows():
weight = int(float(lbs_row['weight'][:-3])/2.2)
df.at[i,'weight'] = '{}kgs'.format(weight)
# 删除全空的行
df.dropna(how='all',inplace=True)
# 删除重复数据行
df.drop_duplicates(['first_name','last_name'],inplace=True)
# 删除非 ASCII 字符
df['first_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
df['last_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
# 切分 sex_hour 列为 sex 列和 hour 列
sorted_columns = ['id','age','weight','first_name','last_name']
df = pd.melt(df,
id_vars=sorted_columns,var_name='sex_hour',value_name='puls_rate').sort_values(sorted_columns)
df[['sex','hour']] = df['sex_hour'].apply(lambda x:pd.Series(([x[:1],'{}-{}'.format(x[1:3],x[3:])])))[[0,1]]
df.drop('sex_hour', axis=1, inplace=True)
# 删除没有心率的数据
row_with_dashes = df['puls_rate'].str.contains('-').fillna(False)
df.drop(df[row_with_dashes].index,
inplace=True)
# 重置索引，不做也没关系，主要是为了看着美观一点
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
还有一些问题在本例中没有提及内容，下面有两个比较重要，也比较通用的问题：
日期的处理 字符编码的问题
本次又介绍了一些关于 Pandas 清洗数据的技能。至少用这几次介绍的处理方法，应该可以对数据做很多清洗工作。
更多关于数据清洗的内容可以关注知乎上的专栏“数据清洗”
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