28、时间序列数据处理与字符串字段分析-优快云博客

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时间序列数据处理与字符串字段分析

在数据处理过程中，时间序列数据和字符串字段的处理是常见且重要的任务。本文将详细介绍时间序列数据的去重、时间戳添加、插值处理，以及字符串字段向数值转换、模糊匹配等内容。

1. 时间序列数据去重

时间序列数据中可能存在重复的时间戳，需要进行去重处理。常见的去重方法有两种：
- 按索引去重 ：通过重置索引、删除重复项并重新设置索引来实现。示例代码如下：

no_dups = (temps 
             .reset_index()  # De-dup on named column 
             .drop_duplicates(keep='first', subset='index') 
             .set_index('index')) 
print(f"Length of original DataFrame: {len(temps):,}") 
print(f"Length of de-duped DataFrame: {len(no_dups):,}") 
# Check if datetime index is now unique 
no_dups.index.is_unique

这段代码先重置索引，然后删除 index 列中的重复项，保留第一个出现的值，最后重新设置索引。运行结果显示，原始数据有169,513行，去重后为169,492行，且索引变为唯一。
- 分组聚合去重 ：当不确定选择哪个测量值时，可以对重复时间戳下的多个值取平均值。示例代码如下：

mean_dups = temps.groupby(temps.index).mean() 
print(f"Length of mean-by-duplicate: {len(mean_dups):,}") 
mean_dups.index.is_unique

这里按索引分组并计算平均值，结果同样为169,492行，索引唯一。

2. 添加时间戳

时间序列数据通常存在时间间隔上的缺失，需要添加时间戳来填补这些空缺。常见的方法是对数据进行重采样，以达到所需的频率。
- 降采样 ：若只需要每月的平均温度，可以按月份进行重采样。示例代码如下：

# Groupby both month number and name 
by_month = no_dups.groupby( 
    [no_dups.index.month, no_dups.index.month_name()]) 
# The mean temperature over the month 
by_month = by_month.mean() 
# See Pandas docs, it is easy to confuse M=month with m=minute
no_dups.resample('1M').mean() 

# Discard the month number now that result is sorted 
by_month = by_month.droplevel(0) 
# Name the index 
by_month.index.name = 'month_name' 
by_month

这段代码先按月份数字和月份名称分组，计算每月的平均温度，然后丢弃月份数字，重命名索引。结果展示了每个月的平均温度。
- 升采样 ：为了填补缺失的三分钟间隔，可以将数据升采样到三分钟频率。示例代码如下：

filled_temps = no_dups.asfreq('3T')

使用 asfreq 方法将数据升采样到三分钟频率，此时数据中会出现一些缺失值（标记为NaN）。可以通过以下代码查看缺失值的数量：

sum(filled_temps.degrees.isnull())

结果显示有1858个缺失值。

3. 插值处理

对于缺失值，可以采用插值方法进行填充。Pandas提供了多种插值技术，如线性插值、样条插值等。
- 线性插值 ：对于单个缺失时间戳，简单的填充或线性插值可能就足够了。但对于较长的时间间隔（如多小时或一天以上），线性插值效果可能不佳。
- 样条插值 ：为了更好地处理较长的时间间隔，可以将数据升采样到一分钟频率，并使用样条插值。示例代码如下：

one_minute_temps = no_dups.asfreq('1T') 
one_minute_temps.index.name = 'Timestamp' 
one_minute_temps.interpolate(method='spline', order=3,  
                             inplace=True)

这段代码先将数据升采样到一分钟频率，然后使用样条插值填充缺失值。通过绘制插值后的温度曲线，可以观察到插值效果。例如，在2003 - 12 - 07到2003 - 12 - 12期间，虽然长时间间隔的插值可能不准确，但整体趋势较为合理，不会对整个数据集的模型产生过大影响。

4. 字符串字段处理

字符串字段在数据中可能包含多种含义，数据科学通常关注将其转换为分类、数值、顺序或日期/时间数据。
- 字符串转数值 ：很多字符串字段实际上是数值的字符串表示，只是存在一些格式问题。例如，读取一个包含零件编号和价格的表格数据，需要对其进行清理和转换。示例代码如下：

df = pd.read_fwf('data/parts2.fwf') 
# Regular expression to strip all non-digits 
df['Part_No'] = (df.Part_No 
                     .str.replace(r'[^0-9]', '') 
                     .astype(np.uint16)) 
# Remove spaces or $ from start of strings 
df['Price'] = (df.Price 
                   .str.lstrip("$ ") 
                   .astype(float))

这段代码使用正则表达式删除 Part_No 列中的非数字字符，并将其转换为无符号16位整数；删除 Price 列开头的空格和美元符号，并将其转换为浮点数。转换后的数据类型如下：
| 列名 | 数据类型 |
| ---- | ---- |
| Part_No | uint16 |
| Description | object |
| Maker | object |
| Price | float64 |

模糊匹配 ：当字符串字段表示名义/分类值时，由于数据采集的不确定性，可能会出现不同的字符串表示相同的名义值。常见的问题包括非规范的大小写和多余的空格。可以通过以下方法进行处理：
- 大小写和空格规范化 ：将字符串统一转换为小写或大写，并去除空格。
- 编辑距离 ：通过计算字符串之间的编辑距离（如Levenshtein距离）来判断字符串的相似性。但编辑距离存在非传递性和二次复杂度的问题，对于大型数据集不太适用。
- 语音规范化 ：如Soundex、Metaphone和Double Metaphone等方法，通过将相似的发音转换为共同的符号来实现字符串的规范化。以Double Metaphone为例，示例代码如下：

from metaphone import doublemetaphone 
names = pd.read_csv('data/names.csv', index_col='Group') 
metas = zip(*names.Last_Name.map(doublemetaphone)) 
names['meta1'], names['meta2'] = metas

这段代码使用Double Metaphone对姓名进行规范化处理，将结果添加到数据框中。通过查看不同相似组的姓名规范化结果，可以发现很多不同的拼写被转换为了规范表示，但仍有一些情况无法统一。

综上所述，时间序列数据和字符串字段的处理在数据科学中具有重要意义。通过合理运用去重、插值、字符串转换和模糊匹配等方法，可以提高数据质量，为后续的数据分析和建模打下良好的基础。在实际应用中，需要根据数据的特点和需求选择合适的处理方法。

下面通过一个mermaid流程图来总结时间序列数据处理的主要步骤：

graph LR
    A[原始时间序列数据] --> B[去重]
    B --> C[添加时间戳]
    C --> D[插值处理]
    D --> E[处理后的数据]

在处理字符串字段时，可以总结为以下步骤：

graph LR
    F[原始字符串数据] --> G[字符串转数值]
    F --> H[模糊匹配]
    G --> I[数值数据]
    H --> J[规范字符串数据]

通过以上的分析和示例，相信读者对时间序列数据和字符串字段的处理有了更深入的理解。在实际操作中，还需要根据具体情况灵活运用这些方法，以达到最佳的数据处理效果。

时间序列数据处理与字符串字段分析（续）

5. 编辑距离在模糊匹配中的局限性

在前面提到使用编辑距离（如Levenshtein距离）进行模糊匹配时，存在一些明显的问题。编辑距离的非传递性使得判断字符串之间的相似关系变得复杂。例如，若字符串A和B的编辑距离为5，字符串B和C的编辑距离也为5，那么字符串A和C的编辑距离可能在0到10之间。当设定一个阈值（如6）来判断“足够相似”时，就很难确定B到底与A更相似、与C更相似，还是两者都相似或都不相似。

编辑距离的二次复杂度也是一个大问题。要找出所有字符串之间的相似性，就需要比较所有的字符串对，计算它们的编辑距离。对于小型数据集，这种计算量还可以接受，但对于大型数据集，计算量会急剧增加，导致处理效率低下。虽然可能存在一些捷径，比如识别公共前缀，但总体来说，还是难以避免这种高复杂度。

6. 语音规范化方法的特点与应用

语音规范化方法在处理可能存在音译差异的字符串时非常有用，尤其是对于人名等数据。下面详细介绍几种常见的语音规范化方法。
- Soundex ：这是一种较为古老（1918年）的语音规范化方法，它通过为相似的发音集合替换为共同的符号来实现规范化。例如，“b”、“f”、“p”和“v”都以相同的方式编码。这种方法相对简单，但能捕捉到一些基本的发音相似性。
- Metaphone ：在Soundex的基础上发展而来（1990年），允许更复杂的规则。它会考虑字母簇的发音，而不仅仅是单个字母的发音，还会根据相邻字母的情况删除某些字母。这些技术主要依赖辅音发音，元音通常会从编码中删除。
- Double Metaphone ：比Metaphone更进一步，试图考虑英语中从斯拉夫语、日耳曼语、凯尔特语、希腊语、法语、意大利语、西班牙语、中文等其他语言借用词汇时产生的不规则性。它有一个相对复杂的规则集，例如，对于字母C的使用，会测试大约100种不同的上下文。不过，该算法在任何数据集大小上都是线性的，并且在对单个单词进行编码时通常是顺序执行的。“Double”的含义在于它会产生一个主要的规范化编码，很多时候还会产生一个次要的编码，使用不同的规则。这使得在进行等价比较时更加灵活，例如，A的次要编码可能与B的主要编码匹配，这至少暗示了它们的相似性。

以一个包含多种语言姓氏的数据集为例，使用Double Metaphone进行处理。代码如下：

from metaphone import doublemetaphone 
names = pd.read_csv('data/names.csv', index_col='Group') 
metas = zip(*names.Last_Name.map(doublemetaphone)) 
names['meta1'], names['meta2'] = metas

通过查看不同相似组的结果，可以看到很多不同的拼写被转换为规范表示。例如，韩国姓氏“Jeong”及其多种变体，大部分都被转换为“JNK”或“ANK”的规范编码；利比亚领导人“Gaddafi”的多种拼写，大部分也被识别为相同的规范编码。但也存在一些情况无法统一，如以“J”开头和以“Ch”开头的某些姓氏，仍然有不同的表示。

7. 不同插值技术的选择依据

选择最佳的插值技术是一门艺术，很大程度上取决于时间序列数据中预期的周期性（如果有的话），也取决于数据的顺序是否为时间序列，还是其他类型的序列。
- 线性插值 ：在没有领域知识来预期特定行为的情况下，简单的线性插值可以限制潜在的危害，但可能不会带来太多好处。对于单个缺失时间戳，线性插值通常是足够的，但对于较长的时间间隔，如多小时或一天以上的间隔，线性插值可能无法准确反映数据的真实变化，效果往往不佳。
- 复杂插值技术 ：当预期数据在缺失间隔中有更复杂但规则的模式时，使用样条插值、多项式插值或分段多项式插值等技术可能会提供更好的值填充。例如，对于具有一定周期性的时间序列数据，这些高阶插值技术可以更好地捕捉数据的变化趋势。

在实际应用中，如果数据是时间序列数据，使用对时间敏感的回归方法是有意义的。同时，还需要结合数据的特点和具体需求来选择合适的插值技术。

8. 数据处理方法总结与建议

在处理时间序列数据和字符串字段时，有以下一些总结和建议：
| 数据类型 | 处理步骤 | 具体方法 | 注意事项 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 时间序列数据 | 去重 | 按索引去重、分组聚合去重 | 选择合适的去重方法，根据数据情况判断是否需要保留第一个值或取平均值 |
| 时间序列数据 | 添加时间戳 | 降采样、升采样 | 注意重采样的频率，升采样后可能会出现缺失值 |
| 时间序列数据 | 插值处理 | 线性插值、样条插值等 | 根据缺失间隔的长度和数据的周期性选择合适的插值技术 |
| 字符串字段 | 字符串转数值 | 清理字符串格式并转换 | 注意数据类型的选择，如无符号16位整数、浮点数等 |
| 字符串字段 | 模糊匹配 | 大小写和空格规范化、编辑距离、语音规范化 | 编辑距离适用于小型数据集，语音规范化适用于可能存在音译差异的字符串 |

对于时间序列数据处理，整体流程可以用以下mermaid流程图表示：

graph LR
    A[原始时间序列数据] --> B{是否有重复值}
    B -- 是 --> C[去重]
    B -- 否 --> D[添加时间戳]
    C --> D
    D --> E{是否有缺失值}
    E -- 是 --> F[插值处理]
    E -- 否 --> G[处理后的数据]
    F --> G

对于字符串字段处理，流程如下：

graph LR
    H[原始字符串数据] --> I{是否为数值表示}
    I -- 是 --> J[字符串转数值]
    I -- 否 --> K{是否需要模糊匹配}
    J --> L[处理后的数据]
    K -- 是 --> M[模糊匹配]
    K -- 否 --> L
    M --> L

总之，在数据处理过程中，要充分了解数据的特点和需求，灵活运用各种处理方法，以提高数据质量，为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。