清洗Python字典数据

清洗Python字典数据相关知识

• 盘点一个Pandas数据清洗题目

  大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【冻豺】的粉丝问了一道Python清洗数据的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。 如何才能把pandas serise里乱七八糟的字符清理干净呢？ 二、解决过程 【dcpeng】解答 这里给出了一个示例的代码，使用了apply和lambda和正则表达式，一气呵成，只需要稍微修改下，匹配自己的数据就可以了。 df['主营业务']=df['主营业务'].astype('str').apply(lambda x: re.sub('[0-9+,，.。…、“”^_?:：’‘''""（）()；;【】!！*
• 大数据挖掘更多时间都在于清洗数据

  一、数据清洗的那些事构建业务模型，在确定特征向量以后，都需要准备特征数据在线下进行训练、验证和测试。同样，部署发布离线场景模型，也需要每天定时跑P加工模型特征表。而这一切要做的事，都离不开数据清洗，业内话来说，也就是ETL处理（抽取Extract、转换Transform、加载Load），三大法宝。很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎点击我的头像，获取资料，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。来自于百度百科在大数据圈里和圈外，很多朋友都整理过数据，我们这里称为清洗数据。不管你是叱咤风云的Excel大牛，还是玩转SQL的数据库的能人，甚至是专注HQL开发ETL工程师，以及用MapReduce\Scala语言处理复杂数据的程序猿。（也许你就是小白一个）我想说的是，解决问题的技术有高低，但
• 数据分析基础—4.2 数据清洗

  在数据分析中，抽样采集的样本数据往往存在各种异常情况，如大量缺失，错误数据、重复数据等，直接影响数据分析效果使结果出现偏差，所以在数据分析之前要对样本数据进行必要的处理。       数据清洗       数据清洗是指发现并纠正数据存在的错误，主要包括缺失数据、错误数据和重复数据。       1、缺失数据       样本数据里的数据缺失是常见的现象，这其中有的是数据存储错误的原因，有的是原始数据本身就是缺失的，例如录入的信息不全，录入错误等，对于这些情况，要考虑缺失数据的重要性和缺失比例，严格谨慎加以处理，常用的处理方式有两种：       a、删除       分析缺失数据的重要性，如果不是关键字段内容缺失，同时缺失数据占样本数据比例不大，直接删除即可。 
• 第五节 数据清洗

  一、处理缺失数据在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。在统计应用中，NA数据可能是不存在的数据或者虽然存在，但是没有观察到（例如，数据采集中发生了问题）。当进行数据清洗以进行分析时，最好直接对缺失数据进行分析，以判断数据采集的问题或缺失数据可能导致的偏差。Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA。处理缺失数据的方法有：1、滤除缺失数据2、填充缺失数据填充用fillna函数，它的参数有:其中method的插值方法可以用前面介绍过的reindex方法二、数据转换1、移除重复数据DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行（前面出现过的行）：还有一个与此相关的drop_duplicates方法，它会返回一个DataFrame，重复的数组会标为False：这两个方法默认会判断全部列，你也可以指定部分列进行重复项判断。假设我们还有一列值，且只希望根据k1列过滤重复项：duplicated

清洗Python字典数据相关课程

• Python数据预处理（二）- 清洗文本数据 本课介绍数据预处理过程体系，包括数据类型与采集、文本转化与抽取、数据集成与规约、中文分词、数据清洗、特征提取与变换、特征向量化、特征降维、特征选择、可视化、词典模型、TF-IDF向量模型、主题模型等。

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• Python数据分析入门与实践，开启Data Science职业之旅 这是一个数据驱动的时代，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅！

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清洗Python字典数据相关教程

• 数据清洗 理想中，我们获取的数据都是一样的格式，可是现实中，会有许多脏数据，有时候是数据太冗余，有时候是数据缺失，有时候是同一种类数据拥有不同的数据格式。比如生日，有的人使用阿拉伯数字，有的人使用英文简写，有的人则是加入了中文字符。如果只是简单的某一列数据问题，我们可以写一个脚本进行处理，可是，当数据太复杂，数据量太大，我们自己编写脚步就太浪费时间和精力了。有没有什么可视化工具，可以像操作Excel表格很方便的对数据进行分类，排序清洗那？有问题，肯定会有解决问题的方案。我们接下来讲解的就是数据清洗界的神器 OpenRefine.OpenRefine 是谷歌一个开源项目，最早这个项目起源于2009年一家叫做Metaweb的公司，后来这个公司被谷歌收购。OpenRefine 可以方便的清洗数据，并且拥有简单容易操作的界面，让即使非计算机科班的人员也可以很方便的使用这个工具进行数据的清洗工作。
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 2. 简单的数据清洗例子 这里我用一组测试数据进行演示简单的操作。首先，在导入原始数据之后，点击 create project 来创建工程。接下来，我们选择需要进行清洗数据的列，点击上面的向下的箭头，在弹出的菜单中选择 facet 接下来选择 Text facet。在页面的左边的浮框中，我们可以看到有许多组不同的数据，这里我们发现 Altbeir 和 Altbier 是同一个数据，其中 Altbeir 是拼写错误的单词，其实也就是我们常说的脏数据，我们需要将它合并到 Altbier中。我们在单词旁边单词 edit 按钮，然后点击edit进行编辑，接下来点击apply。最后，我们看到数据被归并到一起了，脏数据被清洗掉了。
• Python 操作 Excle 数据表：数据写入 上节课我们学习了使用 Python 的 xlrd 模块对 Excel 表格进行数据读取，但是我们在平时的工作过程中，除了对数据进行读取操作外，还以后另外一项非常重要的内容就是数据的写入。向 Excel 中写入数据的应用场景也是非常广泛。如数据清洗后数据的存储写入或多个 Excel 数据合并新文件生成等等。既然有专门读取数据的 xlrd 模块，自然也有专门进行数据写入的 xlwt 模块。本小节我们就来学习下 Python 第三方库 xlwt 完成对 Excel 的写入。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值

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