Python学习
一、学前花絮
前一篇文章我们讲述了大数据的概念、数据的种类及python与大数据的关系，并针对大数据中的数据采集进行了细致的拆解。应该说，数据采集是大数据最基础的部分，也是所有行业大数据处理的第一步。有了采集的数据，我们就可以开展下一步的数据清洗与预处理工作了。
二、Python 完成数据清洗与预处理的步骤
数据采集后的清洗（Cleaning）和预处理（Preprocessing）是数据分析中最关键、也最耗时的环节（通常占项目时间的 60%-80%）。这一步做不好，后续的分析结果就会是“垃圾输出”。
结合 Python 工具库，我们可以将这一过程细化为以下 5 个标准步骤。
2.1 数据加载与初步探查（“体检”阶段）
在动手清洗前，先要看看数据长什么样。
操作：
使用python的Pandas 模块读取数据（pd.read_csv(), pd.read_excel() 等）。
查看数据概貌：df.head()（看前几行）、df.info()（看数据类型和非空数量）、df.describe()（看数值的统计分布）。
目的：快速发现明显的错位、乱码或类型错误（例如：本该是数字的列里出现了文字）。
2.2 数据清洗（“去脏”阶段）
这是最基础的一步，旨在解决数据中的“硬伤”。
A. 处理缺失值
现实数据中经常会有空值。
删除：如果某一行数据缺失太多，或者缺失比例极小，可以直接用 dropna() 删除。
填充：如果缺失值较少，可以用合理值填补。
数值型：用均值、中位数填充（df.fillna(df.mean())）。
类别型：用众数（出现最多的值）填充。
业务逻辑：例如时间序列数据，可以用前一天的值（前向填充）填补。
B. 处理重复数据
数据采集过程中（尤其是日志数据），经常会出现重复记录。
操作：使用 df.drop_duplicates() 删除完全重复的行。有时也需要根据特定的关键字段（如 ID）来去重。
C. 处理异常值
剔除明显错误的数据（例如：人的年龄为 200 岁，或者价格为负数）。
操作：
逻辑判断：直接筛选出不符合业务逻辑的数据并修正或删除（如 df[df['age'] > 150]）。
统计方法：使用箱线图（IQR）或 3σ 原则识别偏离均值过远的点。
2.3 数据转换与标准化（“塑形”阶段）
清洗完后，数据虽然干净了，但可能格式不统一，或者不适合计算。
A. 格式标准化
日期格式：将各种格式的日期（如 MM/DD/YYYY 和 YYYY-MM-DD）统一转换为标准的 datetime 类型（pd.to_datetime()）。
文本清洗：去除字符串首尾的空格（.strip()），统一转为小写（.lower()），或者去除特殊的标点符号、HTML 标签。
B. 类别编码（Feature Encoding）
机器学习模型无法直接处理文本，必须转换为数字。
标签编码：给类别贴上数字标签（如：男=0，女=1），适用于有序类别。
独热编码：将一个类别字段拆分成多个 0/1 列（如：“颜色”列拆分为“红色”、“蓝色”、“绿色”三列），适用于无序类别（pd.get_dummies() 或 OneHotEncoder）。
C. 数据缩放（Normalization/Standardization）
如果不同指标的量纲差异巨大（如：年龄 0-100 和 薪资 3000-30000），模型可能会偏向数值大的指标。
归一化：将数据缩放到 0-1 之间。
标准化：将数据转换为均值为 0、标准差为 1 的分布。
2.4 数据集成与规约（“整合”阶段）
数据集成：如果你的数据来自多个表（如用户表和订单表），需要使用 pd.merge() 或 pd.concat() 将它们关联起来，形成一张宽表。
数据规约：如果数据量太大，可以通过降维（如 PCA）减少特征数量，或者通过采样减少数据行数，以提高后续计算效率。
2.5 Python 实战代码示例
先构造一个数据文件raw_data.csv（实际项目文件会很大，这里只是示例）：
从上面的文件看出，第一行是属性信息，也可以认为是文件的结构，包括name、age、gender、city、salary、date等。下面的是数据行，我们故意造几个缺失信息的情况，看后续是如何处理的。
这里是一个简单的清洗与预处理流水线代码：
输出结果：
我们通过输出结果看到，首先对文件的结构进行了归纳，然后对缺失值进行了统计。后续的情况，要根据项目实际与甲方进行沟通如何补充缺失值，比如姓名（name）信息要进行手工填写，而对于数字类型的比如salary、date等看是否特别严谨，需要手工处理。否则如果不是特别重要，也可以按照平均值等方式进行填充。
总结：数据清洗和预处理的核心逻辑就是：先去脏（缺失、重复、异常），再去噪（格式不统一），最后塑形（标准化、编码）。只有经过这番处理，数据才能真正“喂”给模型或用于生成报表。
三、小结
通过python针对数据的清洗与预处理，我们了解到如何进行大数据的处理及其详细操作步骤。毕竟每个行业、每个单位面临的数据不同，具体情况各异。但我们在这里总结的一些通用方法，还是能够在实际项目中起到作用。
让我们保持学习热情，多做练习。我们下期再见！
