Pandas数据清洗之缺失值处理和重复值处理详解

目录

• 先别急着动手，先用这几招看看数据全貌
• 缺失值处理：别只会用fillna(0)
• 1. 智能识别各种奇葩的缺失值
• 2. 按列类型分别处理，精准打击
• 3. 前后填充：时序数据的神器
• 4. 插值：数值型数据的优雅处理
• 重复值处理：不只是一行drop_duplicates
• 高级骚操作：一行代码解决常见问题
• 1. 一行代码检测所有数据问题
• 2. 一行代码处理90%的数据清洗
• 实战案例：10万行数据，3分钟搞定
• 总结：记住这几条原则

周五下午5点，老板突然扔给你一个10万行的Excel表格，说"周一前把这个数据洗干净"。

你打开一看，心凉了半截：

• 缺失值像地雷一样到处都是
• 重复行密密麻麻
• 还有一堆奇怪的占位符（"-"、"N/A"、"暂无数据"）

这时候，你打开搜索引擎，输入"pandas缺失值处理"，然后看到了千篇一律的df.fillna(0)…

兄弟，醒醒！2024年了，还在用这种老掉牙的方法？

今天本小姐带你见识一下pandas数据清洗的真正骚操作，让你从此告别加班，轻松下班。

import pandas as pd
import numpy as np

# 先造点"垃圾数据"模拟真实场景
data = {
    'name': ['张三', '李四', '王五', '张三', '赵六', np.nan, '钱七'],
    'age': [25, 30, np.nan, 25, '-', 35, 28],
    'salary': [8000, np.nan, 12000, 8000, 15000, 'N/A', 9000],
    'department': ['技术部', '销售部', '技术部', '技术部', '人事部', '财务部', '技术部']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 大部分人的做法（❌错误示范）
print(df.info())  # 只看到类型和内存，看不到实质问题

# 老司机的做法（✅正确姿势）
print("=" * 50)
print("数据缺失情况全貌：")
print(df.isnull().sum())
print("n缺失值比例：")
print(df.isnull().sum() / len(df) * 100)

# 更骚的操作：一次性看透所有问题
print("n数据质量报告：")
print(f"总行数：{len(df)}")
print(f"完全重复的行数：{df.duplicated().sum()}")
print(f"至少有一个缺失值的行数：{df.isnull().any(axis=1).sum()}")
print(f"全部是缺失值的行数：{df.isnull().all(axis=1).sum()}")

输出结果：

==================================================
数据缺失情况全貌：
name          1
age           1
salary        2
department    0
dtype: int64

缺失值比例：
name         14.285714
age          14.285714
salary       28.571429
department    0.000000
dtype: float64

数据质量报告：
总行数：7
完全重复的行数：1
至少有一个缺失值的行数：4
全部是缺失值的行数：0

看到了吗？一眼就能看出：张三那行完全重复，salary字段问题最多，还有各种奇怪的占位符。

很多人处理缺失值就是简单粗暴：

# ❌ 很多人的做法
df['age'].fillna(0, inplace=True)  # 年龄填0？用户刚出生吗？
df['salary'].fillna(0, inplace=True)  # 工资填0？要造反吗？

兄弟，你这样做，你的数据分析师会骂死你的！

真正的骚操作来了

# 现实中的数据，缺失值花样百出："-", "N/A", "暂无", "null", "..."
df = pd.read_excel('messy_data.xlsx', na_values=['-', 'N/A', '暂无数据', 'null', 'na', 'NaN'])

# 或者事后补救
df = df.replace(['-', 'N/A', '暂无数据', 'null', 'na', 'NaN'], np.nan)

print("清洗后的缺失值情况：")
print(df.isnull().sum())

# 按照数据类型和业务逻辑分别处理
def smart_fillna(df):
    df_filled = df.copy()

    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':  # 字符串类型
            # 对于分类变量，用众数填充
            mode_value = df[col].mode()
            if len(mode_value) > 0:
                df_filled[col] = df[col].fillna(mode_value[0])

        elif df[col].dtype in ['int64', 'float64']:  # 数值类型
            # 对于数值变量，按情况选择填充策略
            if 'age' in col.lower():
                # 年龄用中位数填充（避免极端值影响）
                df_filled[col] = df[col].fillna(df[col].median())
            elif 'salary' in col.lower():
                # 薪资用同部门平均值填充
                for dept in df['department'].unique():
                    dept_avg = df[df['department'] == dept][col].mean()
                    mask = (df[col].isnull()) & (df['department'] == dept)
                    df_filled.loc[mask, col] = dept_avg
            else:
                # 其他数值用中位数
                df_filled[col] = df[col].fillna(df[col].median())

    return df_filled

df_smart_filled = smart_fillna(df)
print("智能填充结果：")
print(df_smart_filled)

# 模拟时序数据
time_series_data = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range('2024-01-01', periods=10),
    'temperature': [20, 21, np.nan, 23, np.nan, np.nan, 26, 25, np.nan, 24],
    'sales': [100, 120, np.nan, 140, np.nan, 160, 170, np.nan, 190, 200]
})

# 前向填充（用前一个值填充）
print("前向填充：")
print(time_series_data.fillna(method='ffill'))

# 后向填充（用后一个值填充）
print("n后向填充：")
print(time_series_data.fillna(method='bfill'))

# 组合拳：先前向，再后向
print("n组合填充：")
print(time_series_data.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill'))

# 限制填充范围（避免连续缺失被错误填充）
print("n限制填充范围（最多填充1个）：")
print(time_series_data.fillna(method='ffill', limit=1))

# 线性插值
print("线性插值：")
print(time_series_data.interpolate(method='linear'))

# 多项式插值（更平滑）
print("n二次多项式插值：")
print(time_series_data.interpolate(method='polynomial', order=2))

# 时间插值（考虑时间间隔）
print("n时间插值：")
print(time_series_data.set_index('date').interpolate(method='time'))

# 创建有重复数据的DataFrame
duplicate_data = pd.DataFrame({
    'name': ['张三', '李四', '张三', '张三', '王五'],
    'age': [25, 30, 25, 26, 35],  # 注意张三的年龄不一致
    'salary': [8000, 9000, 8000, 8000, 12000],
    'department': ['技术部', '销售部', '技术部', '技术部', '技术部']
})

# ❌ 很多人只会这样
print("简单去重（默认保留第一个）：")
print(duplicate_data.drop_duplicates())

# ✅ 但实际情况要复杂得多
print("n基于关键列去重（比如姓名+部门）：")
print(duplicate_data.drop_duplicates(subset=['name', 'department']))

print("n保留最后一个出现的记录：")
print(duplicate_data.drop_duplicates(subset=['name'], keep='last'))

print("n标记所有重复项（不保留任何）：")
print(duplicate_data[duplicate_data.duplicated(subset=['name'], keep=False)])

# 🚀 神操作：智能处理重复数据
def smart_handle_duplicates(df, key_columns, strategy='first'):
    """
    智能处理重复数据

    Args:
        df: DataFrame
        key_columns: 用来判断重复的关键列
        strategy: 'first', 'last', 'mean', 'max', 'min'
    """
    if strategy in ['first', 'last']:
        return df.drop_duplicates(subset=key_columns, keep=strategy)

    # 对于数值型数据，可以聚合处理
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    non_numeric_cols = df.select_dtypes(exclude=[np.number]).columns

    # 分组聚合
    result = df.groupby(key_columns, as_index=False).agg({
        **{col: 'first' for col in non_numeric_cols if col not in key_columns},
        **{col: strategy for col in numeric_cols if col not in key_columns}
    })

    return result

print("n🚀 智能聚合处理（保留第一次出现的字符串，薪资取平均值）：")
print(smart_handle_duplicates(duplicate_data, ['name'], 'mean'))

def get_data_quality_report(df):
    """一行代码生成数据质量报告"""
    report = pd.DataFrame({
        '数据类型': df.dtypes,
        '缺失值数量': df.isnull().sum(),
        '缺失值比例(%)': round(df.isnull().sum() / len(df) * 100, 2),
        '唯一值数量': df.nunique(),
        '重复值数量': df.duplicated().sum()
    })

    # 添加数据质量评分
    quality_score = []
    for col in df.columns:
        missing_ratio = df[col].isnull().sum() / len(df)
        if missing_ratio == 0:
            score = 100
        elif missing_ratio < 0.1:
            score = 80
        elif missing_ratio < 0.3:
            score = 60
        else:
            score = 30
        quality_score.append(score)

    report['数据质量评分'] = quality_score
    return report

print("数据质量报告：")
print(get_data_quality_report(df))

def auto_clean_data(df,
                   remove_duplicates=True,
                   duplicate_subset=None,
                   fill_missing=True,
                   fill_strategy='smart'):
    """
    自动数据清洗函数

    Args:
        df: 要清洗的DataFrame
        remove_duplicates: 是否去重
        duplicate_subset: 去重依据的列
        fill_missing: 是否填充缺失值
        fill_strategy: 'smart', 'mean', 'median', 'mode', 'ffill', 'bfill'
    """
    df_clean = df.copy()

    # 1. 去重
    if remove_duplicates:
        if duplicate_subset:
            df_clean = df_clean.drop_duplicates(subset=duplicate_subset, keep='first')
        else:
            df_clean = df_clean.drop_duplicates(keep='first')

    # 2. 处理缺失值
    if fill_missing:
        if fill_strategy == 'smart':
            df_clean = smart_fillna(df_clean)
        elif fill_strategy == 'mean':
            df_clean = df_clean.fillna(df_clean.mean())
        elif fill_strategy == 'median':
            df_clean = df_clean.fillna(df_clean.median())
        elif fill_strategy == 'mode':
            df_clean = df_clean.fillna(df_clean.mode().iloc[0])
        elif fill_strategy == 'ffill':
            df_clean = df_clean.fillna(method='ffill')
        elif fill_strategy == 'bfill':
            df_clean = df_clean.fillna(method='bfill')

    # 3. 重置索引
    df_clean = df_clean.reset_index(drop=True)

    return df_clean

# 🚀 一行代码搞定
df_auto_cleaned = auto_clean_data(df, remove_duplicates=True, fill_strategy='smart')
print("自动清洗结果：")
print(df_auto_cleaned)

# 模拟真实的大数据场景
import time

def create_large_dirty_data(rows=100000):
    """创建大量脏数据"""
    np.random.seed(42)

    departments = ['技术部', '销售部', '人事部', '财务部', '市场部']
    names = [f'员工{i}' for i in range(1000)]

    data = {
        '员工ID': range(1, rows + 1),
        '姓名': np.random.choice(names, rows, replace=True),
        '部门': np.random.choice(departments, rows),
        '年龄': np.random.normal(35, 8, rows),
        '薪资': np.random.normal(8000, 2000, rows),
        '绩效评分': np.random.uniform(60, 100, rows)
    }

    df = pd.DataFrame(data)

    # 制造缺失值
    for col in ['年龄', '薪资', '绩效评分']:
        missing_indices = np.random.choice(rows, int(rows * 0.15), replace=False)
        df.loc[missing_indices, col] = np.nan

    # 制造重复行
    duplicate_indices = np.random.choice(rows, int(rows * 0.05), replace=False)
    df = pd.concat([df, df.iloc[duplicate_indices]], ignore_index=True)

    # 制造异常值
    outlier_indices = np.random.choice(rows, int(rows * 0.02), replace=False)
    df.loc[outlier_indices, '年龄'] = df.loc[outlier_indices, '年龄'] * 10

    return df

# 性能测试
large_dirty_df = create_large_dirty_data(100000)
print(f"原始数据：{len(large_dirty_df)} 行")

start_time = time.time()

# 使用我们的自动清洗函数
cleaned_large_df = auto_clean_data(
    large_dirty_df,
    remove_duplicates=True,
    duplicate_subset=['员工ID'],  # 基于员工ID去重
    fill_strategy='smart'
)

end_time = time.time()

print(f"清洗后数据：{len(cleaned_large_df)} 行")
print(f"处理时间：{end_time - start_time:.2f} 秒")
print(f"数据质量提升：{(len(large_dirty_df) - len(cleaned_large_df)) / len(large_dirty_df) * 100:.1f}%")

• 先看诊，再开药：永远先用isnull().sum()看看缺失值分布
• 区别对待：数值型和分类型数据要分开处理
• 业务优先：年龄不能填0，薪资不能乱填
• 时序特殊：时间序列数据优先考虑前向后向填充
• 重复慎删：先确定哪些字段是判断重复的依据

记住一句话：数据清洗不是技术活，是业务活。

下次再遇到脏数据，别慌。按照这套骚操作下来，10万行数据也就是一杯咖啡的时间。

你在项目中遇到过什么奇葩的数据清洗问题？评论区聊聊，看看谁的数据更脏？

到此这篇关于Pandas数据清洗之缺失值处理和重复值处理详解的文章就介绍到这了,更多相关Pandas数据清洗内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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