8段用于数据清洗Python代码(小结)
最近，大数据工程师KinLimLee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。
数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。
这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。大家可以把这篇文章收藏起来，当做工具箱使用。
涵盖8大场景的数据清洗代码
这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是：
删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、删除列中的空格、用字符串连接两列（带条件）、转换时间戳（从字符串到日期时间格式）
删除多列
在进行数据分析时，并非所有的列都有用，用df.drop可以方便地删除你指定的列。
defdrop_multiple_col(col_names_list,df): AIM->Dropmultiplecolumnsbasedontheircolumnnames INPUT->Listofcolumnnames,df OUTPUT->updateddfwithdroppedcolumns ------ df.drop(col_names_list,axis=1,inplace=True) returndf
转换数据类型
当数据集变大时，需要转换数据类型来节省内存。
defchange_dtypes(col_int,col_float,df): AIM->Changingdtypestosavememory INPUT->Listofcolumnnames(int,float),df OUTPUT->updateddfwithsmallermemory ------ df[col_int]=df[col_int].astype(int32) df[col_float]=df[col_float].astype(float32)
将分类变量转换为数值变量
一些机器学习模型要求变量采用数值格式。这需要先将分类变量转换为数值变量。同时，你也可以保留分类变量，以便进行数据可视化。
defconvert_cat2num(df):
#Convertcategoricalvariabletonumericalvariable
num_encode={col_1:{YES:1,NO:0},
col_2:{WON:1,LOSE:0,DRAW:0}}
df.replace(num_encode,inplace=True)
检查缺失数据
如果你要检查每列缺失数据的数量，使用下列代码是最快的方法。可以让你更好地了解哪些列缺失的数据更多，从而确定怎么进行下一步的数据清洗和分析操作。
defcheck_missing_data(df): #checkforanymissingdatainthedf(displayindescendingorder) returndf.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
删除列中的字符串
有时候，会有新的字符或者其他奇怪的符号出现在字符串列中，这可以使用df[‘col_1'].replace很简单地把它们处理掉。
defremove_col_str(df): #removeaportionofstringinadataframecolumn-col_1 df[col_1].replace(,,regex=True,inplace=True) #removeallthecharactersafter&#(including&#)forcolumn-col_1 df[col_1].replace(&#.*,,regex=True,inplace=True)
删除列中的空格
数据混乱的时候，什么情况都有可能发生。字符串开头经常会有一些空格。在删除列中字符串开头的空格时，下面的代码非常有用。
defremove_col_white_space(df): #removewhitespaceatthebeginningofstring df[col]=df[col].str.lstrip()
用字符串连接两列（带条件）
当你想要有条件地用字符串将两列连接在一起时，这段代码很有帮助。比如，你可以在第一列结尾处设定某些字母，然后用它们与第二列连接在一起。根据需要，结尾处的字母也可以在连接完成后删除。
defconcat_col_str_condition(df): #concat2columnswithstringsifthelast3lettersofthefirstcolumnarepil mask=df[col_1].str.endswith(pil,na=False) col_new=df[mask][col_1]+df[mask][col_2] col_new.replace(pil,,regex=True,inplace=True)#replacethepilwithemtpyspace
转换时间戳（从字符串到日期时间格式）
在处理时间序列数据时，我们很可能会遇到字符串格式的时间戳列。这意味着要将字符串格式转换为日期时间格式(或者其他根据我们的需求指定的格式)，以便对数据进行有意义的分析。
defconvert_str_datetime(df): AIM->Convertdatetime(String)todatetime(formatwewant) INPUT->df OUTPUT->updateddfwithnewdatetimeformat ------ df.insert(loc=2,column=timestamp,value=pd.to_datetime(df.transdate,format=%Y-%m-%d
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