大多数调查显示，数据科学家和数据分析师花费70-80%的时间清理和准备数据以供分析。数据清理和准备也往往是许多数据工作者最不喜欢的工作部分，因此他们将其他20-30%的时间花在抱怨上，这是一个笑话，但很好的一个反映了数据的特殊地位清洗数据分析工作。在日常工作和生活中，数据中总会存在一些不一致、缺失输入、不相关信息、重复信息或完全错误的信息。尤其是当数据来自不同的来源时，每个来源都有自己的一套怪癖、挑战和违规行为。杂乱无章的数据是没有用的，有时甚至会起到相反的作用，这就是为什么数据科学家花费大部分时间来理解所有数据的原因。清理和准备数据既乏味又费力，但我们的数据越干净越好。组织起来，后面的一切都会更快、更容易、更高效。本文将分享精选的15个最有用的Python数据清理库。希望大家在数据分析的道路上能够更快更轻松！NumPyPandasMatplotlibDatacleanerDoraSeabornArrowScrubadubTabulateMissingnoModinFtfySciPyDablImblearnNumPyNumPy是一个用于科学计算的快速且易于使用的开源Python库，它也是数据科学生态系统的基础库，因为许多最流行的Python库（例如Pandas和Matplotlib）都构建在NumPy之上除了作为其他强大库的基础之外，NumPy还具有许多特性，使其成为Python中数据分析不可或缺的一部分。由于其速度和多功能性，NumPy的矢量化、索引和广播概念代表了数组计算的事实标准，并且NumPy特别擅长处理多维数组。它还提供了一个全面的数值计算工具箱，例如线性代数例程、傅里叶变换等。NumPy可以为很多人做很多事情，其高级语法允许任何背景或经验水平的程序员使用其强大的数据处理能力.例如，基于NumPy生成的第一张黑洞图像，也证实了引力波的存在，目前在各种科学研究中发挥着重要作用。就是这样一个程序，涵盖了从运动到空间的一切。它可以帮助我们管理和清理数据。不得不说Numpy库很棒。PandasPandas是一个由NumPy提供支持的库。它是Python中使用最广泛的数据分析和操作库。Pandas快速且易于使用，其语法非常人性化，再加上其在操作DataFrame方面令人难以置信的灵活性，使其成为分析、操作和清理数据不可或缺的工具。这个强大的Python库不仅可以处理数字数据，还可以处理文本数据和日期。数据。它允许我们加入、合并、连接或复制数据帧，并使用drop()函数轻松添加或删除列或行。简而言之，Pandas结合了速度、易用性和灵活性，创建了一个非常强大的工具，使数据操作和分析成为可能。fastandeasyMatplotlib对我们数据的理解是清洗过程中的关键部分，清洗数据的目的就是让它易于理解。但是在我们拥有漂亮干净的数据之前，我们需要了解杂乱数据中的问题，比如它们的类型和范围，然后我们才能有效地清洗它们。此操作的很大一部分取决于数据的准确性和可视化表示。Matplotlib以其令人印象深刻的数据可视化而闻名，这使其成为数据清理工作中的宝贵工具，它是使用Python生成图形、图表和其他二维数据可视化的首选工具库。我们可以在数据清洗中使用Matplotlib，它通过生成分布图来帮助我们了解数据的不足DatacleanerDatacleaner是一个基于PandasDataFrame的第三方库。虽然Datacleaner出现的时间很短，并没有Pandas那么流行，但是Datacleaner有一个独特的方法，结合了一些典型的数据清洗功能并自动化，这为我们节省了宝贵的时间和精力使用Datacleaner，我们可以轻松地替换缺失值逐列使用模式或中位数，对分类变量进行编码，并删除具有缺失值的行。DoraDora库使用Scikit-learn、Pandas和Matplotlib进行探索性分析，或者更具体地说，用于自动化探索性分析中最不受欢迎的方面。除了处理特征选择、提取和可视化，Dora还优化和自动化数据清理Dora将通过许多数据清理功能为我们节省宝贵的时间和精力，例如导入缺失值、读取缺失值和缩放不当的值。数据以及输入变量的缩放值等。此外，Dora提供了一个简单的接口，用于在我们转换数据时保存数据快照，并以其独特的数据版本控制能力区别于其他Python包。Seaborn在前面，我们讨论了可视化数据以揭示数据缺陷和不一致的重要性。在我们解决数据中的问题之前，我们需要知道它们是什么以及它们在哪里，而数据可视化是做到这一点的最佳方式。虽然Matplotlib是许多Python用户的首选数据可视化库，但一些用户发现Matplotlib在自定义数据可视化选项方面非常有限，因此我们有了Seaborn。Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的数据可视化包，用于生成有吸引力和信息丰富的统计图形，同时提供可定制的数据可视化。它还提高了Pandas的DataFrames中的操作效率，可以更紧密地与Pandas结合，使探索性分析和数据清洗变得更加愉快。Arrow提高数据质量的一个重要方面是在DataFrame中创建统一性和一致性。对于在处理日期和时间时试图创建统一性的Python开发人员来说，这个过程通常很困难。日期和时间格式化的特殊困难仍然存在，通常是在花费了无数小时和代码行之后。Arrow是一个Python库，专门用于处理这些困难并创建数据一致性。它的省时功能包括时区转换；自动字符串格式化和解析；支持pytz、dateutil对象、ZoneInfotzinfo；生成范围、下限、时间跨度和上限，范围从微秒到年Arrow是时区感知的（与标准Python库不同），并且默认为UTC。它以更少的代码和更少的输入为用户提供了更熟练的日期和时间操作命令。这意味着我们可以提高数据的一致性，同时减少花在时钟上的时间ScrubadubScrubadub是金融和医疗数据科学家的最爱，是一个Python库，旨在消除个人身份信息(PII)这种简单、免费且开源软件包可以轻松从我们的数据中删除敏感的个人信息，保护相关人员的隐私和安全Scrubadub目前允许用户清除以下数据：电子邮件地址URL名称Skype用户名电话号码密码/用户名组合社会安全号码Tabulate只需调用一个函数，Tabulate就可以使用我们的数据创建小而有吸引力的表格，这要归功于数字格式、标题和十进制列对齐等许多功能，这些表格具有很高的可读性这个开源库还允许用户使用其他工具和语言处理表格数据，允许用户输出他们擅长的其他格式的数据（如HTML，PHP或MarkdownExtra）Missingno处理缺失值是数据清理的主要方面之一，Missingno库应运而生。它逐列识别和可视化DataFrame中的缺失值，以便用户可以查看其数据的状态。将问题可视化是解决问题的第一步，Missingno是一个易于使用的库，可以很好地做到这一点。一个工作Modin正如我们上面提到的，Pandas已经是一个快速的库，但是Modin将Pandas提升到了一个全新的水平。Modin通过分发数据和计算速度提高Pandas性能Modin用户将受益于与Pandas语法的完美契合和不显眼的集成，这可以将Pandas的速度提高高达400%！FtfyFtfy的诞生是为了一项简单的任务：将错误的Unicode和无用字符转换为相关且可读的文本数据，如：“quote”\x9d="quote"uìц=ült;3=<3而无需花费大量时间来处理文本数据，使用Ftfy快速理解无意义的内容其“预处理”包可用于数据清洗和数据集标准化。Dablscikit-learn项目的核心工程师将Dabl开发为数据分析库，以简化数据探索和预处理的过程。Dabl有一个完整的管道来检测数据集的集中度。它可以处理缺失值，将分类变量转换为数值，甚至具有内置可视化选项以促进快速数据探索。Imblearn是我们要介绍的最后一个库。是Imbalanced-learn（简称Imblearn），它依赖于Scikit-learn，为面临分类和不平衡类的Python用户提供工具支持使用一种叫做“undersampling”的预处理技术，Imblearn会梳理完美的数据，去除数据中的集中缺失、不一致或其他不规则的数据总结我们的数据分析模型取决于我们输入的数据，我们的数据越干净，就越容易处理、分析和可视化，善于使用工具会让我们的工作更轻松HappyAlthough以上总结的工具可能不包括所有的数据清洗工具，我们只需要选择适合自己的即可。希望今天的分享能帮到大家~好了，今天的分享就到这里了。如果满意，请务必点赞+关注支持
