Python数据分析：数据表检查与预处理实战

"《从Excel到Python——数据分析进阶指南》是王彦平(蓝鲸)撰写的一本关于数据分析的书籍，涵盖了从数据表检查、清洗、预处理到数据统计等多个阶段的知识。这本书旨在帮助读者从Excel过渡到Python，提升数据分析能力。文中提到的数据检查是数据分析过程中的重要步骤，它涉及数据表的维度检查、数据信息获取以及后续的数据清洗和预处理。" 在数据分析过程中，数据表检查是至关重要的第一步，确保数据的质量和准确性。对于大型数据集，如描述中提到的纽约出租车数据和Citibike骑行数据，由于数据量巨大，无法直接浏览所有内容，因此需要通过特定的方法来检查和理解数据的基本特征。 1. **数据维度检查**：在Excel中，可以使用快捷键来查看行数和列数，而在Python中，可以利用`pandas`库中的`shape`属性来获取数据表的行数和列数。例如，`df.shape`将返回一个元组，表明数据集的行数和列数，如`(6, 6)`表示有6行6列的数据。 2. **数据表信息**：使用`pandas`的`info()`函数可以获取更详细的数据表信息，包括数据的维度、列名、数据类型（如整型、浮点型、字符串等）以及每个列的非空值数量。这有助于了解数据的结构和可能存在的缺失值。 3. **数据格式和空间占用**：`info()`函数也会显示数据所占用的内存大小，这对于评估数据存储需求和处理效率很有帮助。 4. **空值和重复项检查**：在数据预处理阶段，检查空值和重复项是必不可少的。可以使用`isnull()`和`notnull()`函数来识别空值，以及`duplicated()`函数来查找重复项。如果存在空值或重复项，通常需要决定如何处理它们，例如填充空值、删除重复项或者采用其他策略。 5. **数据内容检查**：通过随机抽取或查看数据的前几行和后几行（使用`head()`和`tail()`函数），可以初步了解数据的内容和分布，这有助于发现异常值或不符合预期的数据。 6. **数据清洗**：数据清洗包括处理空值、异常值、重复值、不一致的数据格式等，以确保数据质量。这可能涉及到数据转换、填充缺失值、删除异常记录等操作。 7. **数据预处理**：预处理可能包括数据规范化、编码处理（如类别变量的独热编码）、数据归一化等，以便于后续的建模和分析。 8. **数据提取**、**筛选**和**汇总**：通过`loc`、`iloc`、条件筛选等方式，可以从数据集中提取或筛选出感兴趣的部分。使用`groupby`、`agg`等函数进行数据汇总，可以得到更高级别的统计信息。 9. **数据统计**：统计分析包括描述性统计（均值、中位数、标准差等）和推断性统计（假设检验、回归分析等），以深入理解数据的特性并做出基于数据的决策。 10. **数据输出**：最后，结果可能需要以各种形式导出，如CSV、Excel或数据库，以便于报告或进一步分析。 通过这些步骤，数据分析师能够有效地理解和准备数据，为后续的分析和模型构建打下坚实的基础。在Python中，`pandas`库提供了强大的工具，使得这些任务变得更为简便和高效。