值得收藏！这是 Python 数据预处理最频繁使用的5个技巧！
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我们知道数据是一项宝贵的资产，近年来经历了指数级增长。但是原始数据通常不能立即使用，它需要进行大量清理和转换。
Pandas 是 Python 的数据分析和操作库，它有多种清理数据的方法和函数。在本文中，我将做5个示例来帮助大家掌握数据清理技能。
数据集
这是一个包含脏数据的示例数据框
让我们看看可以做些什么来使这个数据集变得干净。
第一列是多余的，应该删除； Date 没有标准； Name 写成姓氏、名字，并有大写和小写字母； Payment 代表一个数量，但它们显示为字符串，需要处理； 在 Note 中，有一些非字母数字应该被删除;
示例 1
删除列是使用 drop 函数的简单操作。除了写列名外，我们还需要指定轴参数的值，因为 drop 函数用于删除行和列。最后，我们可以使用 inplace 参数来保存更改。
import pandas as pd
df.drop("Unnamed: 0", axis=1, inplace=True)
示例 2
我们有多种选择将日期值转换为适当的格式。一种更简单的方法是使用 astype 函数来更改列的数据类型。它能够处理范围广泛的值并将它们转换为整洁、标准的日期格式。
df["Date"] = df["Date"].astype("datetime64[ns]")
示例 3
关于名称列，我们首先需要解决如下问题：
首先我们应该用所有大写或小写字母来表示它们。另一种选择是将它们大写（即只有首字母是大写的）； 切换姓氏和名字的顺序；
df["Name"].str.split(",", expand=True)
然后，我将取第二列与第一列结合起来，中间有一个空格。最后一步是使用 lower 函数将字母转换为小写。
df["Name"] = (df["Name"].str.split(",", expand=True)[1] + " " + df["Name"].str.split(",", expand=True)[0]).str.lower()
示例 4
支付Payment的数据类型是不能用于数值分析的。在将其转换为数字数据类型(即整数或浮点数)之前，我们需要删除美元符号并将第一行中的逗号替换为点。
我们可以使用 Pandas 在一行代码中完成所有这些操作
df["Payment"] = df["Payment"].str[1:].str.replace(",", ".").astype("float")
示例 5
Note 列中的一些字符也需要删除。在处理大型数据集时，可能很难手动替换它们。
我们可以做的是删除非字母数字字符（例如？、！、-、. 等）。在这种情况下也可以使用 replace 函数，因为它接受正则表达式。
如果我们只想要字母字符，下面是我们如何使用替换函数：
df["Note"].str.replace('[^a-zA-Z]', '')
0 Unhappy
1 Satisfied
2 Neutral
3 Unhappy
4 Neutral
Name: Note, dtype: object
如果我们想要字母和数字（即字母数字），我们需要在我们的正则表达式中添加数字：
df["Note"].str.replace('[^a-zA-Z0-9]', '')
0 Unhappy
1 Satisfied
2 Neutral
3 Unhappy
4 Neutral0
Name: Note, dtype: object
请注意，这次没有删除最后一行中的 0，我只需选择第一个选项。如果我还想在删除非字母数字字符后将字母转换为小写
df["Note"] = df["Note"].str.replace('[^a-zA-Z]', '').str.lower()
与初始形式相比，数据集看起来要好得多。当然，它是一个简单的数据集，但这些清理操作在处理大型数据集时肯定会对你有所帮助。
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