【人工智能】数据清洗和预处理_人工智能进行数据清洗分类开发

预备知识

读取csv文件：

df = pd.read_csv("song_origin.csv")
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pandas选择行或列

选择列

• 通过列名选择：
  选择名为’column_name’的列

  column_data = df['column_name']  
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• 通过列名列表选择：

   subset_df = df[['column1', 'column2', 'column3']]
  1

• 通过列的位置选择（使用iloc）：
  选择第1列和第3列（索引从0开始）

  subset_df = df.iloc[:, [0, 2]]
  1

选择行

选择索引为’index_name’的行

row_data = df.loc['index_name']  
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选择多个行（返回一个DataFrame）

subset_df = df.loc[['index1', 'index2', 'index3']]
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选择第1行和第3行（索引从0开始）

subset_df = df.iloc[[0, 2]]
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选择’some_column’列值大于some_value的行

subset_df = df[df['some_column'] > some_value]
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一 处理数据的缺失值

缺失值的填充策略有很多。
除了在fillna()方法中利用method()方法来指导填充，我们还可以自定义一些填充策略。比如，对于数值型空缺，我们可以使用众数、均值、中位数填充。对于具备时间序列特征的空缺，我们可以使用插值（interpolation）方式来填充。插值是一种离散函数逼近的重要方法，它可通过拟合函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点（缺失值）处的近似值。如果是分类数据（即标签）缺失，一种填充策略就是用最常见的类别来填充空缺处，这类似于众数填充。当然，如果在特征参数很完备的情况下，还可以用模型来预测缺失值，然后填充。

① 处理数据集中的缺失值，对于数据集中的缺失值，以其所在列的均值进行填充:

df.fillna(df.mean(),inplace=True)
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用每一列的均值来替换DataFrame df 中的所有缺失值，并且这个更改会直接在原始的DataFrame上进行。

inplace=True: 这个参数意味着更改将直接应用于原始的DataFrame df，而不是创建一个新的DataFrame。如果你没有设置inplace=True，那么原始的df将保持不变，默认为False，并且fillna()将返回一个新的、填充了缺失值的DataFrame。

二 处理数据的异常值

② 处理数据集中的异常值，对于 acousticness_yr 列的值大于 1 或小于 0 的行进行删除:

df = df.drop(df[(df['acousticness_yr'] >1)|(df['acousticness_yr'] < 0)].index)
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三 处理数据的重复行

③ 处理数据集中的重复行，对于数据集中出现多行的相同数据，只保留一行，删除其余重复行:

df = df.drop_duplicates() 
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如果只想根据 ‘column1’ 和 ‘column2’ 列来删除重复项，你可以：

df = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])
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四 将DataFrame的内容导出到CSV

与read_csv()功能相反的是，to_csv()会将内存数据以CSV格式写入磁盘中保存。

df.to_csv('songs_processed.csv',index=False)
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通过设置 index=False，在导出到CSV文件时不包含索引列。