数据清洗流程概述

清洗数据通常不是运行一个简单的命令；它更像是一个系统性的检查和完善过程。可以把它想象成在烹饪前准备食材。你需要检查每一样东西，清洗脏的，切成合适的形状，并确保数量正确。同样，准备数据也包含一些常见步骤，不过每个步骤的具体顺序和必要性会根据具体数据集和分析目标的不同而有所变化。

以下是数据清洗和预处理流程中常会涉及的步骤的一般性概述：

1. 数据检查与查看

在进行任何更改之前，你需要弄清楚你有什么。这个初始步骤包含熟悉你的数据集：

• **维度：**有多少行和列？
• **数据类型：**每列包含什么类型的数据（数字、文本、日期）？它们是否合适？
• **汇总统计：**计算数值列的基本统计量，如均值、中位数、最小值、最大值和计数。查看分类列的频率计数。
• **初步检查明显问题：**快速查看是否存在大量缺失值、奇怪的格式或看起来不合理的列。

工具通常提供函数来快速了解数据，例如显示前几行或概括数据结构。

2. 处理缺失数据

数据集经常包含缺失条目，通常表示为 NaN、NULL 或简单的空白单元格。这些空缺会给计算和模型带来问题。常见方法包括：

• **检测：**识别哪些列有缺失值以及有多少缺失值。
• **决定策略：**根据缺失的程度和模式，你可能需要：
  • 删除包含缺失值的行或列。
  • 使用插补技术填充空缺（例如，用均值、中位数或众数替换）。

3. 处理重复数据

重复记录会人为地夸大计数，扭曲统计数据，并导致不正确的分析。此步骤包含：

• **识别：**找到彼此完全相同的行，或根据一组特定列（如唯一ID）重复的行。
• **移除：**消除冗余条目。我们将在第3章学习如何有效完成此操作。

4. 修正数据类型

有时数据以错误格式存储。例如，数字可能存储为文本字符串，或日期可能未被识别为日期对象。不正确的类型会阻碍正常的计算和分析。此步骤包含：

• **识别：**检查每列的当前数据类型。
• **转换：**将列更改为正确的类型（例如，字符串转整数，对象转日期时间）。第4章将介绍这些转换。

5. 数据格式化与标准化

数据输入方式的不一致会使分析变得困难。想想大小写差异（“USA”，“Usa”，“usa”）、额外空格（“ value ”，“value”）或不同单位（千克与磅）等情况。标准化包含：

• **清理文本：**应用一致的大小写，删除多余空格。
• **标准化单位：**将值转换为统一的度量单位。
• **修正不一致条目：**用一个单一、标准的术语替换同一类别的变体。第5章讨论了此操作的基本技术。

6. 数据验证

执行完清洗步骤后，重新检查数据是一个好的做法。

• 检查缺失值是否按预期处理。
• 验证重复项是否已移除。
• 确认数据类型是否正确。
• 重新计算汇总统计量，查看它们是否更合理。

清洗的迭代性

需要了解的是，这个流程并非总是严格的线性。你可能进行初步检查，处理一些缺失值，然后在数据类型修正过程中发现修正某些错误会引入新的缺失值。或者，标准化文本可能会显示出你之前没有看到的重复项。

一个典型且通常是迭代的数据清洗和预处理流程。

遵循这样一个结构化的流程，有助于确保系统地解决常见数据质量问题，从而为你的分析和模型提供更可靠的数据。本课程的后续章节将提供执行这些核心步骤的实用技术。