python数据清洗（缺失值与异常值处理）

1。 将本地sql文件写入mysql数据库

本文写入的是python数据库的taob表

source [本地文件]

其中总数据为9616行，列分别为title,link,price,comment

2。使用python链接并读取数据

查看数据概括

#-*- coding:utf-8 -*-
#author：M10
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host='localhost',
                        user='root',
                        passwd='123456',
                        db='python')#链接本地数据库
sql = 'select * from taob'#sql语句
data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据
print(data.describe())

说明数据的导入是正确的,简单的分析发现问题并不是这么简单，因为comment均值562可能偏大，最大评论数454037也可能出现错误，price价格为0也不太可能出现。

 price        comment
count  9616.00000    9616.000000
mean     64.49324     562.239601
std     176.10901    6078.909643
min       0.00000       0.000000
25%      20.00000      16.000000
50%      36.00000      58.000000
75%      66.00000     205.000000
max    7940.00000  454037.000000

3。缺失值处理

将价格为0的值设置为中位数36

#-*- coding:utf-8 -*-
#author：M10
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host='localhost',
                        user='root',
                        passwd='123456',
                        db='python')#链接本地数据库
sql = 'select * from taob'#sql语句
data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据

data['price'][data['price']==0]=None
x = 0
for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull()) [j]:
            data[i][j]='36'
            x+=1
print(x)
#44

结果显示修改了44行的数据。

4。异常值处理

#-*- coding:utf-8 -*-
#author：M10
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host='localhost',
                        user='root',
                        passwd='123456',
                        db='python')#链接本地数据库
sql = 'select * from taob'#sql语句
data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据
#缺失值处理
data['price'][data['price']==0]=None
x = 0
for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull()) [j]:
            data[i][j]='36'
            x+=1
print(x)
#异常值处理
#绘制散点图,价格为横轴
data1 = data.T#转置
price = data1.values[2]
comment = data1.values[3]
plt.plot(price,comment,'o')
plt.show()
#print(price)

结果如下图，价格为0左右时comment很大可能为异常值，comments为0时，价格极大这个有可能的。

接下来处理评论数异常值，假设异常值分割线设置为20w，

#-*- coding:utf-8 -*-
#author：M10
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host='localhost',
                        user='root',
                        passwd='123456',
                        db='python')#链接本地数据库
sql = 'select * from taob'#sql语句
data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据
#缺失值处理
data['price'][data['price']==0]=None
x = 0
for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull()) [j]:
            data[i][j]='36'
            x+=1
print(x)
#异常值处理
da = data.values#重新赋值data
#异常值处理，将commments大于200000的数据comments设置为58
cont_clou = len(da)#获取行数
#遍历数据进行处理
for i in range(0,cont_clou):
    if(data.values[i][3]>200000):
        #print(data.values[i][3])
        da[i][3]='58'
        #print(da[i][3])

#绘制散点图,价格为横轴
data1 = da.T#转置
price = data1[2]
comment = data1[3]
plt.plot(price,comment,'o')
plt.xlabel('price')
plt.ylabel('comments')
plt.show()

处理后的输出结果为：