16、数据清理、标准化与脚本编写全解析

数据清理、标准化与脚本编写全解析

在数据处理的过程中，数据清理、标准化以及脚本编写是至关重要的环节。下面将详细介绍这些方面的相关知识和操作方法。

处理重复记录

在处理数据集时，经常会遇到重复记录的问题。根据数据的状态，对于重复记录有不同的处理方式：
- 简单重复行 ：如果数据集中只是简单地存在重复行，那么无需担心数据的保存问题，因为这些重复数据已经是最终数据集的一部分，可以直接从清理后的数据中删除这些行。
- 合并不同数据集 ：当合并不同的数据集，并且希望保留重复条目的部分内容时，就需要使用 Python 来实现。

以下是一个使用 DictReader 读取数据并根据家庭信息合并男性数据集行的示例代码：

from csv import DictReader
mn_data_rdr = DictReader(open('data/unicef/mn.csv', 'rb')) 
mn_data = [d for d in mn_data_rdr]

def combine_data_dict(data_rows): 
    data_dict = {} 
    for row in data_rows:
        key = '%s-%s' % (row.get('HH1'), row.get('HH2')) 
        if key in data_dict.keys():
            data_dict[key].append(row)