Python数据清理实战：缺失值、异常值和重复数据处理

"本文是关于Python数据清理的详细指南，主要涵盖了如何处理数据集中的缺失值、不规则数据、重复数据以及不一致的数据等问题。通过实际案例，使用Python工具对俄罗斯房地产数据集进行分析和清理，以预测房价波动。文章首先介绍了数据清理的重要性，然后展示了如何发现和处理缺失数据，包括通过热图和百分比列表来识别缺失值，并讨论了不同的缺失值处理策略，如删除、填充平均值、插值等。此外，还探讨了如何处理不规则数据（异常值）和重复数据，以及如何解决数据不一致性问题，如大小写不一致和地址格式不统一。" 在数据清理过程中，缺失数据的处理是关键步骤。在Python中，可以使用pandas库中的isnull()和notnull()函数来检查数据集中是否存在缺失值。热图是一种直观的方法，通过matplotlib和seaborn库可以生成，帮助快速定位具有大量缺失值的特征。而百分比列表则提供了一种数值化的概述，便于比较不同特征的缺失程度。 对于处理缺失值，有多种策略。删除含有缺失值的行或列是一种简单的方法，但可能会导致数据量减少，影响分析结果。另一种方法是填充缺失值，这可以使用均值、中位数、众数等统计量，或者使用插值方法如线性插值、多项式插值。在某些情况下，还可以根据上下文信息或模型预测来填充缺失值。 不规则数据，如异常值，可能对模型产生负面影响。常见的异常值检测方法有Z-score、IQR（四分位距）法则等。一旦找到异常值，可以选择删除、修正或使用更健壮的统计方法来处理它们。 重复数据可能导致偏见，可以使用pandas的drop_duplicates()函数来去除。对于不一致的数据，例如字母大小写不一致或地址格式混乱，通常需要进行标准化或正则表达式清洗。例如，可以使用str.lower()转换所有文本为小写，或者使用正则表达式进行特定格式的匹配和替换。 在实际操作中，数据清理是一个迭代过程，需要反复检查和调整。通过Python的各种库和工具，我们可以有效地管理和改善数据质量，为后续的建模和分析打下坚实基础。在这个过程中，理解数据的业务含义和清理的目标至关重要，因为不同的数据清理决策直接影响到最终模型的性能和解释性。