一、数据探索

1.1 查看表总体信息

data.dtypes # 展示各字段及其数据类型

data.info() # 比dtypes多一列，还可展示各字段数据量

1.2 查看表细节信息

# 查看数据框形状大小
data.shape
# 查看表的所有列名
data.columns
# 查看表的索引
data.index
# 查看各字段数据大小、均值、标准差、最小值、上四分位点、中间值、下四分位点、最大值
data.describe()

二、数据清洗

2.1 重复值处理

1. 探索数据框中的重复值情况；
2. 根据实际情况决定是否删除；
3. 删除方式：删除完全重复的数据或指定情况进行部分删除。

'————第一步：探索重复数据————'
# 探索完全相同的行数据
data.duplicated().sum()

'————第二步：处理缺失数据（删除）————'
# 删除所有字段完全相同的数据
data.drop_duplicates()

# 若有n条重复数据，保留最后一条重复数据
data.drop_duplicates(keep='last')

# 按照指定字段去重
# 单列
data.drop_duplicates(subset='列名1',inplace=True)
# 多列
data.drop_duplicates(subset=['列名1','列名2'],inplace=True) # inplace=True在原数据上删除

2.2 缺失值处理

1. 探索数据框中的缺失值情况；
2. 根据实际情况决定如何处理：不处理、删除、填补、插值

'————第一步：探索缺失数据————'
# 统计每一列字段缺失值的个数
data.isnull().sum()
# 统计每列字段缺失比例
data.apply(lambda x: str(round(sum(x.isnull())/len(x)*100,2))+'%' , axis= 0)


'————第二步：处理缺失数据————'
'————删除————'
# 默认删除只要存在一个缺失值的行
data.dropna() 

# 删除所有元素都是缺失值的列
data.dropna(axis=1,how='all') # any：只要有缺失，就删除这一行

# 指定字段删除缺失值
data.dropna(subset=['字段名'],axis=0)

'————填补————'
# 指定值填补
data['列名'] = data['列名'].fillna('填补的数据')
# 均值填补
data['列名'] = data['列名'].fillna(data['列名'].mean())
# 中位数填补
data['列名'] = data['列名'].fillna(data['列名'].median())
# 众数填补
data['列名'] = data['列名'].fillna(data['列名'].mode()[0])
# 指定多列同时填补
data.fillna(value = {'第一列_众数' :某列.mode ()[0],'第二列_均值':某列.mean()})

# 用后一个数据填补
data.fillna(method='backfill')
# 用前一个数据填补
data.fillna(method='pad')

'————插值————'
# 线性等距插值：用缺失值上下值的平均值填充
data['列名'] = data['列名'].fillna(data['列名'].interpolate())

# 连续插值：选用前一个值来填充
data['列名'] = data['列名'].fillna(data['列名'].interpolate(method="pad"))

2.3 异常值处理

1. 异常值处理没有固定流程，对于每个项目来说异常值的判定标准都不一样，有可能是时间数据2022-11-1变成了–，也有可能是表中年龄存在200岁等；
2. 简单查看：①可通过Excel的–数据筛选–快速查看是否有异常值；②python中的value_counts()；③箱线图；
3. 处理：筛选出异常值后按实际情况删除or替换即可。

'————探索异常数据————'
# 展现数据情况
data['列名'].value_counts()

# 箱线图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot(data['列名'])
plt.show()

2.4 提取字符串

1. 只提取中文内容

data['列名'] = data['列名'].str.replace(r'[^\u4e00-\u9fa5]','')

2. replace提取目标字符串（将非目标字符全部替换为空）
   适合字符串中含有复杂符号的情况，如：'[ ] \

# 将不要的字符替换为空
data['列名'] = data['列名'].apply(lambda x:x.replace('不要的字符',''))

# 若一次替换完成不了，可多次replace
data['列名'] = data['列名'].apply(lambda x:x.replace('不要的字符','').replace('不要的字符',''))

3. str提取目标字符串（适合简单情况，字符串位置可数）

# 单个
data['列名'] = data['列名'].str[7]
# 多个（切片）
data['列名'] = data['列名'].str[0:2]

2.5 数据离散化

2.6 数据标准化

2.7 数据整合

三、数据类型的转换

3.1 时间类型数据处理

1. Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式
2. 对于时间差数据,可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值

'————转换为时间数据————'
# 最简单转换
data['列名'] = pd.to_datetime(data['列名'])
# format设置时间格式
data['列名'] = pd.to_datetime(data['列名'], format='%Y%m%d')

3.2 字符串类型数据处理

1. 以下字符串函数只能对字符型变量进行使用
2. 通过str方法访问相关属性
   |函数|说明 |
   |–|–|
   | replace | 替换字符串 |
   | lower | 所有字母都转为小写 |
   | upper | 所有字母都转为大写|
   | split | 返回字符串中的单词列表 |
   | strip | 删除前导和后置空格 |
   | join | 可连接字符串 |

# 用逗号分隔此字段数据，用于文本处理
data['列名'].str.split(',')
# 计算字符串长度
data['列名'].str.len()
# 显示前3行
data['列名'].head(3)
# 转换为float数据
data['列名'] = data['列名'].astype(float)

四、特征构造

4.1 时间特征

4.1.1 提取年月日等

1. 当数据类型为datetime64时，可用dt方法提取出时间特征：年月日等

data['年'] = data['日期'].dt.year
data['月'] = data['日期'].dt.month
data['日'] = data['日期'].dt.day
data['季度'] = data['日期'].dt.quarter
data['星期几'] = data['日期'].dt.dayofweek
data['周次'] = data['日期'].dt.week
data['时'] = data['日期'].dt.hour
data['分'] = data['日期'].dt.minute
data['秒'] = data['日期'].dt.second

4.1.2 构造时间

2. 构造时间，利用datetime模块中的timedelta类。timedelta类一定要结合date类的对象 或 datetime类的对象使用。也就是说，一定是基于这两个类的对象，进行时间的加、减。
   （1）date类主要是用于处理年、月、日的，因此对该对象进行时间的加、减，主要是做“日(天数)”的加减；
   （2）datetime类主要是用于处理年、月、日、时、分、秒、毫秒、微妙的，因此对该对象进行时间的加、减，主要做“日(天数)”、“时”、“分”、“秒”、“毫秒”、“微秒”、的加减；
   （3）time类对象不支持。

'————date用法————'
# 定义date对象
day = date(2022,11,12)

# 昨天
yesterday = day + timedelta(days=-1)
# 明天
tomorrow = day + timedelta(days=1)

print('昨天：',yesterday)
print('明天：',tomorrow)
————————————————————————————————
Output：
昨天： 2022-11-11
明天： 2022-11-13

'————datetime用法————'
# 定义datetime对象
day = datetime(2022,11,12,23,59,59)

# 昨天
yesterday = day + timedelta(days=-1)
# 明天
tomorrow = day + timedelta(days=1)
# 上一个小时
last_hour = day + timedelta(hours=-1)
# 下一个小时
next_hour = day + timedelta(hours=1)
# 上一秒
last_m = day + timedelta(seconds=-1)
# 下一秒
next_m = day + timedelta(seconds=1)

print('昨天：',yesterday)
print('明天：',tomorrow)
print('上一个小时：',last_hour)
print('下一个小时：',next_hour)
print('上一秒：',last_m)
print('下一秒：',next_m)
————————————————————————————————
Output：
昨天： 2022-11-11 23:59:59
明天： 2022-11-13 23:59:59
上一个小时： 2022-11-12 22:59:59
下一个小时： 2022-11-13 00:59:59
上一秒： 2022-11-12 23:59:58
下一秒： 2022-11-13 00:00:00

4.1.3 计算时间间隔

3. 计算两个日期的时间间隔，基于date类型、datetime类型数据。

# 提取间隔天数
(tomorrow - yesterday).days
————————————————————————————————
Output：
2

4.1.4 判断是否为：工作日/节假日/调休日/星期几

调用chinese_calendar库中的is_workday、is_holiday、is_in_lieu模块，判断目标日期是否为工作日、节假日、调休日。返回的是一个布尔值。

import datetime
from chinese_calendar import is_workday # 判断是否为工作日
from chinese_calendar import is_holiday # 判断是否为节假日
from chinese_calendar import is_in_lieu # 判断是否为调休日

day = datetime(2022,11,12,23,59,59) # 11月12日是星期六

print(is_workday(day))
print(is_holiday(day))
print(is_in_lieu(day))
————————————————————————————————
Output：
False
True
False

date和datetime类型都可用weekday方法判断目标日期是星期几。0~6分别对应星期一至星期天。

# 11月12日是星期六
day = datetime(2022,11,12,23,59,59)

day.weekday()
————————————————————————————————
Output：
5