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缺失值处理
删除缺失值
插补缺失值
不处理缺失值
重复值处理
异常值处理
遍历查找异常值，并根据规则调整大小
删除异常值
视为缺失值后进行插补
数据挖掘过程中，采集的原始数据里存在着各种不利于分析与建模工作的因素，比如数据不完整、数据矛盾、异常值等。这些因素不仅影响建模的执行过程，更有甚者在不知不觉间给出错误的建模结果，这就使得数据清洗显得尤为重要。但是数据清洗并不是数据预处理的全部内容，它只是第一步而已，接下来还有数据集成、数据转换和数据规约等一系列处理。在实际应用中，数据预处理的工作量占整个建模过程的60%，可以说，预处理做得好，模型基本就出来了。
数据预处理的主要内容包括：
- 数据清洗；
- 数据集成；
- 数据转换；
- 数据规约；
但是在这一篇里，我们只讲数据清洗，其他部分会慢慢整理。
数据清洗主要是删除原始数据中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与建模目的无关的数据，处理缺失值与异常值等。
缺失值处理
除了很明显的缺失值（单元格处无值）之外，还有一种隐形的缺失值，比如，你要分析一个人从2018年初到现在每个月的收入情况，加入某个月这个人完全没有收入，账单流水中是不会显示这种情况的，如果你想把对这些没有收入的月份进行缺失值处理的话，首先你就要找出哪些月份不在账单流水中。那么请看下面这个链接中的文章吧，文章会给出2018年初到现在连续的日期，你只需要匹配一下就知道哪些月份不在账单中了。
缺失值处理 - 获取一段时间内所有日期的列表 - （Python、MySQL）
处理缺失值的方法分为3类：删除、插补、不处理。
删除缺失值
如果通过删除小部分的数据就可以达到目标，那么这无疑是最简单高效的办法。但是考虑到数据采集的不易，因此一般不会轻易删除数据。
先来看看数据的大致情况
import pandas as pd#读取文件
datafile = u'E:\\pythondata\\tt.xlsx'#文件所在位置
data = pd.read_excel(datafile)#如果是csv文件则用read_csv
print("显示缺失值，缺失则显示为TRUE：\n", data.isnull())#是缺失值返回True，否则范围False
print("---------------------------------\n显示每一列中有多少个缺失值：\n",data.isnull().sum())#返回每列包含的缺失值的个数运行结果：
显示缺失值，缺失则显示为TRUE：姓名 身高 性别 血型 出生年份 籍贯 0 False False False False False False 1 False False False False False True 2 True True True True True True 3 False False False False False False 4 False False False False False False 5 False False False False False False 6 False True True False True True 7 False False False False False False --------------------------------- 显示每一列中有多少个缺失值：姓名 1 身高 2 性别 2 血型 1 出生年份 2 籍贯 3 dtype: int64
删除缺失值具体的情况是一下几种：
data.dropna()#直接删除含有缺失值的行data.dropna(axis = 1)#直接删除含有缺失值的列data.dropna(how = 'all')#只删除全是缺失值的行data.dropna(thresh = 3)#保留至少有3个非空值的行data.dropna(subset = [u'血型'])#判断特定的列，若该列含有缺失值则删除缺失值所在的行
dropna官网介绍文档
插补缺失值
常见的插补方法：
看一眼源数据：
import pandas as pd#读取文件
datafile = u'E:\\pythondata\\ttt.xlsx'#文件所在位置
data = pd.read_excel(datafile)#如果是csv文件则用read_csv
print("显示源数据data：\n", data)#是缺失值返回True，否则范围False
print("------------------\n用均值插补后的数据data：\n", data.fillna(data.mean()))运行结果：
显示源数据data：姓名 工资 0 张三 11687.0 1 李四 10237.0 2 王五 8971.0 3 赵六 9310.0 4 马七 15890.0 5 杨八 NaN 6 谭九 12361.0 7 黄十 9219.0 ------------------ 用均值插补后的数据data：姓名 工资 0 张三 11687.000000 1 李四 10237.000000 2 王五 8971.000000 3 赵六 9310.000000 4 马七 15890.000000 5 杨八 11096.428571 6 谭九 12361.000000 7 黄十 9219.000000
简单的缺失值插补方法：
data.fillna(data.mean())#均值插补data.fillna(data.median())#中位数插补data.fillna(data.mode())#众数插补data.fillna(data.max())#最大值插补data.fillna(data.min())#最小值插补data.fillna(0)#固定值插补--用0填充data.fillna(5000)#固定值插补--用已知的行业基本工资填充data.fillna（method='ffill'）#最近邻插补--用缺失值的前一个值填充data.fillna（method='pad'）#最近邻插补--用缺失值的前一个值填充
通过拟合函数来插补的方法：
主要说一说拉格朗日插值法吧，除了拉格朗日插值法，还有牛顿插值法、Hermite插值法、分段插值法和样条插值法。有兴趣的可以把后几种方法的代码也研究出来。
下面是拉格朗日插值法的博客链接，因为写的很细，所以就不重复了，点击链接跳转去看一看吧。
文章链接：数据预处理 - 缺失值处理 - 拉格朗日插值法
或者，也可以使用缺失值所在行的上一行填补缺失值：
文章链接：缺失值处理 - 定位空值并用空值的上一个值填充 - （Excel）_Not Found黄小包-CSDN博客_excel填充空值
不处理缺失值
不处理就是不管，所以此处省略一万字......
重复值处理
在Pandas中，.duplicated()表示找出重复的行，默认是判断全部列，返回布尔类型的结果。对于完全没有重复的行，返回 False，对于有重复的行，第一次出现的那一行返回 False，其余的返回 True。
与.duplicated()对应的，.drop_duplicates()表示去重，即删除布尔类型为 True的所有行，默认是判断全部列。
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series#读取文件
datafile = u'E:\\pythondata\\tt.xlsx'#文件所在位置，u为防止路径中有中文名称，此处没有，可以省略
data = pd.read_excel(datafile)#datafile是excel文件，所以用read_excel,如果是csv文件则用read_csv
examDf = DataFrame(data)#去重
print(examDf.duplicated())#判断是否有重复行，重复的显示为TRUE，
examDf.drop_duplicates()#去掉重复行#指定某列判断是否有重复值
print(examDf.duplicated('name'))#判断name列是否有重复行，重复的显示为TRUE，
examDf.drop_duplicates('name')#去掉重复行#根据多列判断是否有重复值
print(examDf.duplicated(['name','sex','birthday']))#判断name,sex,birthday列是否有重复行，重复的显示为TRUE，
examDf.drop_duplicates(['name','sex','birthday'])#去掉重复行此处只是放出代码来，若想要了解更多，比如数据源和代码运行结果比较，可点击下面链接查看：
Python数据预处理 - 数据清洗 - 重复值处理
异常值处理
数据清洗过程中的异常值的处理，是选择剔除还是用其他值代替，需要视情况而定。有些异常值可能包含某些信息，需认真思考后采取处理方法。
常见的异常值处理办法：
遍历查找异常值，并根据规则调整大小
文章链接：异常值处理 - iterrows()对 DataFrame 进行遍历，并修改遍历中的异常值 - Python代码
删除异常值
import pandas as pd #导入pandas库inputfile = u'E:\\pythondata\\ttt.xlsx'data= pd.read_excel(inputfile)#将工资低于1000或者高于10万的异常值清空
data[u'工资'][(data[u'工资']<1000) | (data[u'工资']>100000)] = None #清空后删除
print(data.dropna())视为缺失值后进行插补
#将工资低于1000或者高于10万的异常值清空
data[u'工资'][(data[u'工资']<1000) | (data[u'工资']>100000)] = None #清空后用均值插补
print(data.fillna(data.mean()))除了用均值插补之外还可以用中位数、众数、最值、固定值、最近邻值、拉格朗日等插值，具体方法往前翻，上面刚写完。
OVER!
