python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)

下面我将为您详细讲解如何用Python实现数据清洗，包括缺失值和异常值处理。

1. 缺失值处理

缺失值是现实中数据不可避免的问题，处理好缺失值可以让我们获得更准确的分析结果。通常我们可以采取以下三种方法处理缺失值。

1.1 删除包含缺失值的数据

这种方法可能会导致丢失大量有价值的数据，因此需要在选择删除的数据记录时审慎考虑。可以使用 dropna() 方法来删除包含缺失值的数据。例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含缺失值的数据记录
df.dropna(inplace=True)

1.2 使用统计值填补缺失值

在数据缺失较少的情况下，可以使用统计值填补缺失值。比如使用均值、中位数等来填补缺失值。可以使用 fillna() 方法来填补缺失值。例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用均值填补缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

1.3 使用插值法填补缺失值

插值法是一种根据已知数据推测缺失数据的方法，通常适用于数据连续变化的场景。可以使用 interpolate() 方法来进行插值处理。例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用线性插值填补缺失值
df.interpolate(method='linear', inplace=True)

2. 异常值处理

异常值是指在数据集中与其他值显著不同的值，通常需要对这些异常值进行处理并剔除。下面介绍两种常见的异常值处理方法。

2.1 使用Z-score方法

Z-score方法是指用原始数据减去平均数后再除以数据标准差，得到的值就是标准差数。一般来说，当标准差数超过3个时，就可以认为该数据值为异常值。可以使用 zscore() 方法来计算Z-score并剔除异常值。例如：

from scipy import stats
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.randn(100)

# 计算Z-score
z_scores = stats.zscore(data)

# 剔除Z-score大于3的异常值
data = data[np.abs(z_scores) < 3]

2.2 使用箱线图方法

箱线图是一种用于展示一组数据分布情况的图表，其中箱子的上线和下线分别表示数据的上四分位数和下四分位数，箱子中间的线是中位数。箱子外侧的线是箱子高度的1.5倍，如果数据集中出现的值超出这个范围，就可以认为该数据值为异常值。可以使用 boxplot() 方法来绘制箱线图并剔除异常值。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = np.random.randn(100)

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)

# 剔除箱线图上方的异常值
q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75])
iqr = q3 - q1
upper_bound = q3 + 1.5*iqr
data = data[data < upper_bound]

以上就是利用Python实现数据清洗的步骤和方法，希望对您有所帮助。