本文主要是介绍3. 清洗常用4板斧，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

引言

这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。

数据集

一级流量

流量级别	投放地区	访客数	支付转化率	客单价	支付金额
一级	A区	44,300	11.78%	58.79	306,887.83
一级	B区	30,612	13.85%	86.64	367,338.10
一级	C区	18,389	2.50%	0.28	129.58
一级	D区	4,509	10.73%	64.12	31,035.14
一级	E区	3,769	5.73%	92.91	20,068.20
一级	F区	2,424	22.07%	89.33	47,791.60
一级	G区	2,412	8.21%	56.04	11,096.42

二级流量

流量级别	投放地区	访客数	支付转化率	客单价	支付金额
二级	A区	29,111	10.66%	87.4	271,189.23
二级	B区	17,165	22.71%	91.22	355,662.39
二级	C区	8,870	0.78%	44.52	3,072.00

三级流量

流量级别	投放地区	访客数	支付转化率	客单价	支付金额
三级	A区	45,059	13.66%	90.11	554,561.22
三级	B区	2,133	10.83%	74.48	17,204.50
三级	C区	899	9.90%	92.99	8,276.50
三级	D区	31	0.00%
三级	E区	17	0.00%

上述三个级别数据在同一个excel中不同Sheet中。

首先，导入案例数据集。因为案例数据存放在同一个Excel表的不同Sheet下，我们需要指定sheetname分别读取：

下面开始清洗的正餐。

1 增——拓展数据维度

1. 纵向合并

这三个sheet的数据，维度完全一致（每列数据都是一样），纵向合并起来分析十分方便。说到纵向合并，concat大佬不请自来，他的招式简单明了 pd.concat([表1，表2，表3])，对于列字段统一的数据，我们只需把表依次传入参数：

concat大佬继续说到：其实把我参数axis设置成1就可以横向合并 说时迟那时快，我一个箭步冲上去捂住他的嘴巴,牛逼的人做好一件事就够了，横向的就交给merge吧~！

温馨提示：pandas中很多函数功能十分强大，能够实现多种功能，但对于萌新来说，过多甚至交叉的功能往往会造成懵B的状态，所以这里一种功能先只用一种方式来实现。

2. 横向合并

横向合并涉及到连接问题，为方便理解，我们构造一些更有代表性的数据集练手：

h1 = pd.DataFrame({'语文':[93,80,85,76,58],'数学':[87,99,95,85,70],'英语':[80,85,97,65,88]},index=['韩梅梅','李雷','李华','王明','铁蛋'])
h1 

h2 = pd.DataFrame({'篮球':[93,80,85,76],'舞蹈':[87,99,95,85]},index=['李华','王明','铁蛋','刘强'])
h2 
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两个DataFrame是两张成绩表，h1是5位同学的数学、英语、语文成绩，h2是4位同学的篮球和舞蹈成绩，现在想找到并合并两张表同时出现的同学及其成绩，可以用merge方法：

pd.merge(left=h1,right=h2,left_index=True,right_index=True,how='inner')

也可以指定 左右表关联的字段哦
data = pd.merge(left=intopiece_label, right=intopiece_pr, how="inner", left_on="order_number",right_on="order_number") 
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我们来详解一下merge的参数，left和rgiht分别对应着需要连接的左表和右表，这里语数外成绩表是左表，篮球、舞蹈成绩是右表。

left_index与right_index是当我们用索引（这两个表的名字在索引中）连接时指定的参数，设置为on表示用该表的索引作为连接的条件（或者说桥梁）。假设姓名是单独的一列值，且需要根据姓名进行匹配，那就需要用·left_on = '姓名',right_on = '姓名·，我们可以分别指定左表的匹配列和右表的匹配列。

how是指定连接方式，这里用的inner，表示我们基于姓名索引来匹配，只返回两个表中共同（同时出现）姓名的数据。下面详解一下inner还涉及到的其他参数——left、right、outer。

左右连接（left和right）：

左连接（left）和右连接（right），我们可以直观理解为哪边的表是老大，谁是老大，就听谁的（所有行全部保持），先看左连接，左表h1原封不动，右边根据左表进行合并，如果存在相关的名字，就正常返回数据，如果不存在（韩梅梅、李雷），就返回空(NAN)值；右连接就是听右表的，左表有则返回无则为空。

外连接（outer）：

外连接是两张表妥协的产物，我的数据全保留，你的也全保留，你有我无的就空着，你无我有的也空着。跟SQL中的操作几乎类似。

2 删——删空去重

1. 删空

在一些场景，源数据的缺失（空值）对于分析来说是干扰项，需要系统的删除。上文我们合并后的df数据集就是有缺失数据的：

要删除空值，一个dropna即可搞定：

dropna函数默认删除所有出现空值的行，即只要一行中任意一个字段为空，就会被删除。我们可以设置subset参数，例如dropna(subset = ['city'])，来指定当一行中的city字段为空时，才会被删除。

2. 去重

drop_duplicates() 说是讲去重，但是案例数据比较干净，没有两行数据是完全一样的，所以我们要制造点困难，增加几行重复值：

drop_duplicates 方法去重默认会删掉完全重复的行（每个值都一样的行），如果我们要删除指定列重复的数据，可以通过指定subset参数来实现，假如我们有个奇葩想法，要基于流量级别这列进行去重，则可以：

我们会发现，流量有三个级别，通过指定subset参数，我们删除了这个字段重复的行，保留了各自不重复的第一行。继续展开讲，在源数据中，流量渠道为一级的有7行数据，每行数据其他字段都不相同，这里我们删除了后6行，只保留了第一行，但如果我们想在去重的过程中删除前面6行，保留最后一行数据怎么操作？答案很简单，指定keep参数即可。

keep值等于last，保留最后一行数据，不输入keep值时，系统默认会给keep赋值为first，就会保留第一行数据而删掉其他的。

3 查——基于条件查询

查，不是单纯的返回几行数据，而是根据业务实际需求，基于一定的条件查看和选择数据。

1 按条件索引/筛选

loc独白：你没有看错，哥的分量实在是太重了，所以又来抢个沙发，刷个脸熟。 需求：是筛选出访客数大于10000的一级渠道，loc一下：

2. 3.2 排序

很多情况下，我们都需要通过排序来观察数据规律，以及快速筛选出TOP N的数据项。对于案例数据，我们怎么样按交易金额进行排序并筛选出TOP3的渠道呢？

问题的关键就在于排序，这个时候sort_values函数就派上用场了：

整个操作十分简单，sort_values函数，顾名思义是按照数值进行排序，首先要传入的参数是列参数，即我们根据哪一列的数值来进行排序，ascending参数决定了排序顺序，等于Flase则是从大到小的降序，设置为True则是升序。

排序完之后，筛选TOP3渠道就非常简单：

补充一个知识点，如果跟着文章操作，会发现无论是删空的dropna，还是去重的drop_duplicates，或者是排序的sort_values，在对源数据进行操作后，源数据并未改变，这是因为我们没有对这几个函数的inplace值进行设置，如果设置成inplace = True，删空、去重和排序都会在源数据上生效。

但这里为了避免出现不必要的错误而无法更改，更建议大家把操作后的源数据赋值给新的变量，如new = df.dropna()，而不是将源数据的inplace参数设置为True。跟Scala 还有Spark的 机制类似。

4 分——分组和切分

话天下大势，合久必分，数据亦是如此。在分组的版块中，我们重点介绍groupby分组和cut切分。

1分组

在案例数据中，总的流量级别有三级，每一级下又有多个投放地区，如果我们想汇总看每个级别流量所对应的总访客数和支付金额，就需要用到分组了。

groupby是分组函数，最主要的参数是列参数，即按照哪一列或者哪几列（多列要用列表外括）进行汇总，这里是按照流量级别：

可以看到，直接分组之后，没有返回任何我们期望的数据，要进一步得到数据，需要在分组的时候对相关字段进行计算（常用的计算方法包括sum、max、min、mean、std）：

后面加上了sum，代表我们先按照流量级别进行分组，再对分组内的字段求和。由于没有指定求和的列，所以是对所有数值型字段进行了求和。此处我们只想要各级别流量下的访客数和支付金额，需要指明参数：

流量级别作为汇总的依据列，默认转化为索引列，如果我们不希望它变成索引，向groupby内传入参数as_index = False即可：

2 切分

切分（分桶）操作常用于一维数组的分类和打标，cut函数能够高效的完成任务。它的主要参数和用法如下：

pd.cut(x,bins,right,labels)
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1. 第一个参数x是我们要传入跟切分的一维数组，可以是列表，也可以是DataFrame的一列
2. bins表示切分方式，可以自定义传入列表[a,b,c] 表示按照a-b-c区间进行切分，也可以输入数值(比如5)直接将数据分成5份。
3. right的值可以设置为True 或 False,当为True时候表示分组区间是包含右边，不包含左边。等于False表示含左不含右。
4. labels就是打标参数，我们把某列数据切分为3组，每一组给他们设置一个标签 比如[低,中,高]

不要被复杂的解释迷惑，一个例子就完全搞懂了。以案例数据为例，每个渠道都有对应的访客数，我们现在希望对各渠道访客级别进行评估，按照访客数大小，分成辣鸡（流量100以内的）、百级、千级和万级的渠道。

因为我们想对流量级别进行百、千、万的归类，所以把分组数值标准传入bins参数。从结果可以看到，在不设置right的情况下，分组区间是默认左开右闭的，而我们希望的是左闭右开，即百级流量渠道访客数在0-99之间，所以需要将right值设置为False。

下面我们直接对分组后的数据进行打标，访客数在0-99设置为辣鸡，100-999设置为百级，千级和万级以此类推，同时将打好标签的数据作为新列给到源数据：

df['分类标签'] = pd.cut(x=df['访客数'],bins=[0,100,1000,10000,100000],right=False,labels=['垃圾','百级','千级','万级'])
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非常高效，一行半代码就搞定了分组、判断和打标的过程。

总结

本文从增、删、查、分四个模块，分别介绍了横向、纵向合并；删空、去重；筛选、排序和分组、切分等数据清洗过程中的常见操作。在实际运用中，各操作往往是你中有我，我中有你，共同为了营造一个干净的数据而努力。

这篇关于3. 清洗常用4板斧的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！