接著上篇繼續。資料獲取之後並不能直接分析或使用，因為裡面有很多無效的垃圾資料，所以必須要經過處理才可以。資料處理的主要內容包括資料清洗、資料抽取、資料交換和資料計算等。

資料清洗

資料清洗是資料價值鏈中最關鍵的一步。垃圾資料即使是透過最好的分析也可能會產生錯誤的結果，並造成較大的誤導。

資料清洗就是處理缺失資料以及清除無意義的資訊，如刪除原始資料集中的無關資料、重複資料、平滑噪音資料，篩選掉與分析主題無關的資料等等。

重複值的處理

步驟如下：

1 利用DataFrame中的duplicated方法返回一個布林型的Series，顯示是否有重複行。沒有顯示FALSE,有則從重複的第二行起顯示為TRUE

2 在利用DataFrame中的drop_duplicates方法返回一個移除了重複行的DataFrame

duplicated的格式：

duplicated(subset=None, keep='first')

括號中的引數均為可選，不寫預設判斷全部列

subset用於識別重複的列標籤或列標籤序號，預設是所有的列標籤

keep為first表示除了第一次出現外，其餘相同的資料被標記為重複；為last表示除了最後一次外，其餘相同的資料被標記為重複；為false表示所有相同的資料都被標記為重複

drop_duplicates的格式：

drop_duplicates()

如果你想指定某個列就在括號里加入列名即可

from pandas import DataFrame
from pandas import Series
#造資料
df=DataFrame({'age':Series([26,85,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2','xiaoqiang2'])})
df
#判斷是否有重複行
df.duplicated()
#移除重複行
df.drop_duplicates()

缺失值的處理

缺失值的處理一般包括兩個步驟，分別是缺失資料的識別和缺失資料的處理。

缺失資料的識別

pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點陣列裡的缺失資料，並使用isnull和notnull函式來判斷缺失情況。

#缺失資料的識別
from pandas import DataFrame
from pandas import read_excel
#有缺失資料
df=read_excel(r'D:python_workspaceanacondarz.xlsx', sheetname='Sheet2')
df
#識別缺失資料,NaN的就會顯示True。notnull函式正好相反
df.isnull()

rz.xlsx的內容如下

缺失資料的處理

對於缺失資料的處理有資料補齊、刪除對應的行、不處理。這裡直接擼程式碼解釋

#接著上面的繼續，進行資料的處理
#去除資料中值為空的資料行
newdf=df.dropna()
newdf
#用其他數值代替NaN
newdf2=df.fillna('--')
newdf2
#用前一個資料值代替NaN
newdf3=df.fillna(method='pad')
newdf3
#用後一個資料值代替NaN
newdf4=df.fillna(method='bfill')
newdf4
#傳入一個字典對不同的列填充不同的值
newdf5=df.fillna({'數分':100,'高代':99})
newdf5
#用平均數來代替NaN。會自動計算有NaN兩列的資料的平均數
newdf6=df.fillna(df.mean())
newdf6
#還可以使用strip()來去除資料左右的指定字元，這個是python的基礎了，這裡不做演示了

基於python的大資料分析-資料處理（程式碼實戰）

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