时间 2019-02-01 下午3：30
主讲 刘培富
地点 四楼电教室
数据清洗是数据治理的关键环节，是指对获取的原始数据（也称“脏数据”）进行审查、校验、加工的过程，目的在于删除重复信息、纠正错误信息，保持数据一致性。
一般来说，数据清洗，主要是对数据进行去错、去空、去重处理。
针对一张包含姓名、身份证号码、车牌号码的数据表，建立纠错规则如下：
1.车牌号既不包含汉字赣，且不包含汉字饶。
2.身份证号码的年份既不等于19也不等于20，身份证号码的月份大于12，身份证号码的日期大于31。
3.身份证号码位数不等于18。
4.姓名的长度小于等于1。
二、去空
对于关键性数据，不允许为空，对于这类数据，要查询是否存在空值。
三、去重
在一张表中，有的数据列允许重复，有的数据列则不允许重复。例如，对于一张车主信息表来说，姓名、身份证号可以重复，因为存在一人登记多辆车的情形，这种重复，不能认为是错误。但是，车牌号则不允许重复，否则就存在业务逻辑的错误。所以，针对车牌号数据列，要进行去重。
通过以下SQL语句，可以列出重复的数据：
综上，数据清洗，既要懂技术，更要懂业务，否则无法正确制定清洗规则，导致数据清洗流于形式，达不到清洗的效果。
python清洗excel的数据还是很简单的这里就列举例子说一下
这是原始数据，这里要处理的是地区和薪水两个字段。
主要把薪资处理成以千/月为单位。保留城市。
处理后的数据：
####################读取数据======================================================import pandas as pd
import numpy as np
d1 = pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\清洗数据集.xlsx',sheetname='一级流量')
d1.head(2)
d2 = pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\清洗数据集.xlsx',sheetname='二级流量')
d2.head(2)
d3 = pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\清洗数据集.xlsx',sheetname='三级流量')
d3.head(2)
##########################清洗------01增——拓展数据维度
df_concat = pd.concat([d1,d2,d3])
df_concat
h1 = pd.DataFrame({'语文':[93,80,85,76,58],'数学':[87,99,95,85,70],'英语':[80,85,97,65,88]},
index =['韩梅梅','李雪','李华','王明','铁蛋'])
h1
h2 = pd.DataFrame({'篮球':[93,80,85,76],'舞蹈':[87,99,95,85]},
index= ['李华','王明','铁蛋','刘强'])
h2
pd.merge(left=h1,right=h2,left_index=True,right_index=True,how='inner')
df_concat.dropna()
df_concat.dropna(subset = ['客单价'])
repeat = pd.concat([df_concat,df_concat])
print('重复的数据集一共多少行:',len(repeat))
unique = repeat.drop_duplicates()
print('去重后的数据集一共多少行：',len(unique))
unique
df_concat.drop_duplicates(subset='流量级别')
df_concat.drop_duplicates(subset='流量级别',keep='last')
******************03 查——基于条件查询*********************************
df_concat.loc[(df_concat['访客数']>10000)&(df_concat['流量级别']=='一级'),:]
sort_df= df_concat.sort_values('支付金额',ascending=False)
sort_df
*********************04 分——分组和切分************************************
df_concat.groupby('流量级别')
df_concat.groupby('流量级别').sum()
df_concat.groupby('流量级别').sum()
df_concat.groupby('流量级别')['访客数','支付金额'].sum()
df_concat.groupby('流量级别',as_index=False)['访客数','支付金额'].sum()
pd.cut(x,bins,right,labels)
pd.cut(x=df_concat['访客数'],bins=[0,100,1000,10000,100000])
df_concat['分类打标']= pd.cut(x=df_concat['访客数'],bins=[0,100,1000,10000,100000],
right=False,labels=['辣鸡','百级','千级','万级'])
df_concat
###################Pandas将多个Sheet写入到本地同一Excel文件中
import pandas as pd #读取两个表格data1=pd.read_excel('文件路径')
data2=pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\副本三代核心系统入账金额异常结果数据.xlsx')#将两个表格输出到一个excel文件里面
data1=pd.read_excel('C:\Users\xn084037\Desktop\副本三代核心系统入账金额.xlsx')#将两个表格输出到一个excel文件里面
writer=pd.ExcelWriter('D:新表.xlsx')
data1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1')
data2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2') #必须运行
writer.save()#不然不能输出到本地writer.save()
