前言
本文是根据python官方教程中标准库模块的介绍，自己查询资料并整理，编写代码示例做出的学习笔记。
根据模块知识，一次讲解单个或者多个模块的内容。
教程链接：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html
质量控制
质量控制(Quality Control, QC)，主要关注于提高代码质量、确保数据准确性和程序稳定性。
数据质量
数据质量是指数据满足其预定用途所要求的准确性、完整性、一致性、及时性和有效性的程度。良好的数据质量是数据分析、决策支持以及模型训练等过程成功的基础。把控数据质量主要包括以下几个方面：
数据质量的要素：
- 准确性：数据是否正确无误，没有错误或偏差。
- 完整性：数据集中是否存在缺失值或丢失的信息。
- 一致性：数据内部及跨数据集之间是否存在矛盾或不匹配。
- 时效性：数据是否是最新的，能否反映当前状况。
- 有效性：数据是否符合预期的格式和范围，如日期格式正确、数值在合理范围内。
- 唯一性：记录是否有重复。
- 可追溯性：数据的来源和变更历史是否清晰可查。
如何把控数据质量：
- 数据验证规则：定义一套数据验证规则，比如字段格式、范围限制、唯一性约束等，并在数据输入时或定期进行检查。
- 数据清洗：使用Python中的Pandas等库进行数据清洗，包括处理缺失值、去除重复数据、纠正错误数据等。
- 数据质量报告：定期生成数据质量报告，包括数据概况、缺失值统计、异常值检测等，以便监控数据质量变化。
- 自动化检查：利用脚本或工具自动化执行数据质量检查任务，提高效率并减少人为错误。
- 数据治理：建立数据治理框架，明确数据责任人，制定数据管理策略和流程，确保数据从源头到应用的每个环节都有质量控制。
- 用户反馈循环：鼓励数据使用者反馈数据问题，建立快速响应机制，及时修正数据错误。
- 持续监控：实施数据质量监控系统，对关键指标进行实时或定期监控，一旦发现数据质量问题立即报警并采取措施。
通过上述方法，可以在Python中有效地把控数据质量，确保数据分析和决策基于可靠的数据基础之上。
数据清洗
数据清洗是数据预处理的关键步骤，旨在识别并纠正数据集中的错误、不完整、不准确或无关的部分，以提升数据质量，确保后续分析或建模的准确性。
在Python中，数据清洗通常借助pandas库完成。
示例
- 打开文件，read_xxx()。常用的入参就是文件路径和编码，如过有用到其他参数的用法，临时再学就好了。
import pandas as pd# 打开一个名为"test.csv"的文件,没有就新建一个，我就是新建的
df = pd.read_csv('test.csv', encoding='gbk')
pd模块中还有很多read开头的函数，自行尝试。
-
head(n=5)函数：获取指定行数信息
这个函数可以获取你拿到的数据的指定行数的部分，默认值是五。# 读取一下文件的信息,打印1行试试 print(df.head(1))这是打印出的数据
这是文件内容，注意我们的是csv文件，从Alice开始的才算是正式的数据
再换成打印3行试试，因为我们数据就3行
可以看到，数据全部打印了，前面有012，这个很好理解，我不多解释了。 -
info()函数：获取数据信息
函数用于展示DataFrame(简单理解为就是我们打开的数据)的结构、类型和内存使用情况。使用起来很简单，直接调用就好了。
参数说明
- verbose：默认为None，如果设置为True或False，将覆盖pd.options.display.max_info_columns的设置，控制是否打印所有列的详细信息。如果DataFrame的列数超过max_info_columns，默认行为是仅显示前后的部分列。
- buf：默认为sys.stdout，指定输出信息的目标，可以是一个文件对象或者具有write()方法的任何对象。
- max_cols：控制在详细输出中显示的最大列数。如果DataFrame的列数超过这个值，且verbose未被显式设置，那么将显示简略的摘要而非所有列的详情。默认值来自pd.options.display.max_info_columns。
- memory_usage：控制是否显示DataFrame及其索引的内存使用情况。可以是布尔值(True/False)，或者字符串"deep"。"deep"会更深入地计算内存使用，包括嵌套结构的内存。默认情况下，仅显示内存使用情况的摘要。
- null_counts：在pandas的新版本中，此参数已被移除，因为现在默认总是显示非空值的数量。
返回值
info()函数本身不返回任何值，而是直接打印输出到控制台或指定的缓冲区。输出内容通常包括：- DataFrame的总行数和列数。
- 每列的名称、非空值数量、数据类型。
- 索引的类型和非空值数量。
- 如果设置了memory_usage=True或memory_usage=‘deep’，还会显示DataFrame及其索引的内存使用量。
print(df.info())
稍微解释一下：- 类信息:<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’> 表明df是一个pandas的DataFrame对象。
- 索引范围:RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 表示DataFrame有3行数据，索引是从0到2的整数序列。
- 数据列详情:
- 列出了每一列的名称（Column）、非空值的数量（Non-Null Count）以及数据类型（Dtype）。
- 列1 (Name)：3个非空值，数据类型为object（通常表示字符串）。
- 列2 (Age)：3个非空值，数据类型为int64（整数）。
- 列3 (City)：3个非空值，数据类型为object（通常表示字符串）。
- 数据类型汇总:dtypes: int64(1), object(2) 总结了DataFrame中各数据类型的列数。这里说明有1列是int64类型，2列是object类型。
- 内存使用:memory usage: 204.0+ bytes 表示该DataFrame占用的大约内存大小。注意这里的“+”表明计算可能不是完全精确的，特别是当使用memory_usage='deep’时，但对于估计内存消耗很有帮助。
- 结尾的None：这是因为df.info()函数实际上没有返回值（返回None），它直接将信息输出到控制台。当你在Python脚本或交互式环境中 调用print(df.info())时，最终的None是由print函数打印出来的，表示df.info()执行完毕并没有返回任何可供打印的实际内容。
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isnull()函数：获取缺失值对象
print(df.isnull)这个函数会返回一个和原来数据结构相同但是为布尔值的对象，通过这个对象，我们可以对数据中的缺失值进行操作。
简单修改一下原来的数据。
通过isnull函数，我们可以明确看到哪一行哪一列有缺失值，通过sum函数，我们可以明确知道的哪一列缺失了几个值。
通过前后几次的输出对比，可以明显发现我们已经将name一列的缺失值补充上去，并且为我们设置的值x。
最后输出框中出现一堆红色的告警，提示的是关于链式赋值（chained assignment）和 inplace 操作的问题。pandas 3.0版本中，这种通过链式赋值进行的inplace操作可能不再有效，因为中间对象可能被视为原对象的一个副本，而不是原对象本身。
为了避免这个警告并确保代码在未来版本的pandas中也能正常工作，您可以按照警告的建议采用以下两种方式之一：df.method({col: value}, inplace=True)或者df[col] = df[col].method(value)。换成我们的代码就是
# 方法1 df.fillna({'Name': "x"}, inplace=True) # 方法2 df['Name'] = df['Name'].fillna("x") -
dropna()函数：删除有缺失值的行
# 直接删除含有缺失值的行 df.dropna(inplace=True)
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drop_duplicates()函数：删除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
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astype()函数：类型转换
# 将某列转换为整型 df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
注意如果列有缺失值，可能会导致转换失败，别问我怎么知道的。 -
文本数据清洗：
.str# 去除空格 df['text_column'] = df['text_column'].str.strip() # 大小写 df['text_column'] = df['text_column'].str.lower()这个就不单独运行了，看函数名就知道啥作用
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replace()函数：替换特定值
df['column_name'].replace('old_value', 'new_value', inplace=True)
数据清洗的方法还有很多，想写完不太可能，写一些常用的简单的认知一下即可。
结尾
数据质量不止数据清洗这一项，还有其他很多项，但是基本都是配合着一起来的。这里只是初步认知，不需要讲那么多。大概都了解了，就进到项目那一块去，等你写出一个项目，比如一个小游戏后，成就感足以让你继续向下努力学习了，这里太深入讲只会浪费热情，耐心。
