Python数据清洗实战

今天就跟大伙儿分享一下我这段时间用Python做数据清洗的实战心得，都是血泪教训总结出来的干货。

一、环境准备和库的选择

老规矩，先搭环境。除了经典的Pandas、NumPy，这次我还用上了处理模糊匹配，做链式清洗操作确实爽。安装命令没啥特别的：

二、实战中的硬骨头和破解方法

畸形数据处理

价格字段里全是"￥125.5元","$89","135"这种混搭风。我的处理思路是写正则表达式提取数字，再根据货币符号简单转换：

地址信息拆解

用户填的地址那叫一个随心所欲："北京市海淀区中关村大街27号8号楼301室"，这种需要拆分成省市区详细地址。我用了百度的地址识别API，但要注意免费版有调用次数限制，大批量数据得做分批次处理。

嵌套JSON解析

遇到个特别坑的字段，存储的是用户行为JSON，里面嵌套了列表和字典。用处理时要特别注意层级关系：

模糊去重实战

商品名称里有"iPhone13","iphone13","IPHONE13"这种大小写变体，直接用计算相似度：

时间数据处理技巧

时间戳格式五花八门，有Unix时间戳，有"2023-12-01"，还有"2023年12月1日"这种。统一用parser处理：

三、性能优化那些事儿

数据量大的时候，Pandas操作慢得让人抓狂。几个实用技巧：

处理字符串列时，先把object类型转成category类型

用一次性转换类型，避免多次内存分配

大文件读取时指定和参数

多使用进行向量化运算

四、完整清洗流程示例

给个我实际项目中的清洗流程框架：

五、踩坑总结

别太相信inplace参数，有时候它不生效，最好还是赋值回来

处理中文编码时记得指定，遇到gbk文件要转码

内存不够时考虑用Dask或者分块处理

重要的原始数据一定要备份，清洗每一步最好保存中间结果

数据清洗这活儿，说到底就是个细致活儿。有时候一个小细节没处理好，后面分析全跑偏。建议大家在做的时候多保存几个版本，每个变换步骤都写清楚注释，不然过两天自己都看不懂当时写的啥。

你们在数据清洗中还遇到过什么奇葩问题？欢迎在评论区交流，一起避坑！