作者：Mochou
来源：恒生LIGHT云社区
在当前大数据的背景下，数据处理占了极大的份额，就像一个西红柿做成西红柿炒鸡蛋，需要经过调料整合，菜料清洗，饭菜加工等等才能发布到生产，不，发送到餐桌。
这里简单分享一下我对数据清洗的理解，其具有很重要的地位，不然面对着脏乱差的西红柿炒鸡蛋，没人愿意下口。
一份未经清洗过的数据一般会存在这些不符合分析要求的问题：比如重复，错误，空值，异常数据等，对于错误数据，因为是业务源头问题，比如性别明明是男却成了女，这些我们无法处理，只能从源端进行规范，就像顾客想吃河南的西红柿，厨房里进的只有山东的，这个厨师没办法解决，只能通知进货商更改。故我们只对另外三个问题进行清洗修改，必须申明一点，所有的清洗都要基于实际业务来做，比如重复，可能业务要的就是重复，你给人家洗掉了，就产生了问题
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一 . 重复
如果实际业务不要重复值，重复值可以直接删除，比如数据库里可以在整合合并时用union而不是union all ，不支持union的可以用主键分组排序取第一个
row_number() over (partition by .. order by..desc) as..
如果也不支持row_number，，，那好好活着吧。
其他语言也都有类似的去重函数，如python可以直接用drop_duplicates(）
二 . 缺失
缺失也就是空值，需要明确一点，‘空’有两种情况，一种是真正的对象为空，即null，一种是空值，即xxx=''，所以我们处理这些空值时需要分两种情况，一种是xxx is null， 一种是length(trim(xxx))=0。
空值处理一般是填补，这个根据实际业务需要来做，一般来讲，
- 空值数量比较小时可以填补上连续值的某一个，比如平均数，中位数等；
- 空值较多时，占了五成以上，可以考虑使用众数来填补；
- 空值占了绝大部分，这个时候就没必要再用原有的数据，可以自己造数据，生成一个指示哑变量，参与后续的建模需要。
前面已经说过在数据库里怎么处理，这里说下在python里如何处理
# 列出空值在每个列所占的比重
# df是数据集，col.size是当前数据的行数
df.apply(lambda col:sum(col.isnull())/col.size)
# 用均值填补，使用pandas包里的fillna
df.col1.fillna(df.col1.mean())
三 . 噪声值
噪声值是指数据中与其他数值相比差异比较大的值，也有的叫离群点等，比如年龄里出来几个150以上的。噪声值会严重干扰模型结果，使结论不真实或偏颇。所以必须要清除这些噪声值，常用的方法：对于单变量的有盖帽法，分箱法，多变量的有聚类法。
我们都学过正态分布，对于均值上下三倍标准差范围外的记录值加一块的概率才为0.01%，故我们可以把这些外围数据替换为各自的均值上下三倍标准差值，即为盖帽法
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数据库里可以用case when来替换，python可以写一个函数
def cap(x,quantile=[0.01,0.99]):
'''盖帽法处理异常值
Args：
x：是series列，连续变量
quantile:上下分位数范围，这里写为0.01和0.99
'''
# 生成分位数,Q01,Q99分别是百分之一分位点和百分之99分位点
Q01,Q99=x.quantile(quantile).values.tolist()
# 替换异常值为制定的分位数
if Q01 > x.min():
x = x.copy()
x.loc[x < Q01] = Q01
if Q99 < x.max():
x = x.copy()
x.loc[x > Q99] = Q99
return(x)
分箱法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据的值，有序值分布到一些箱中，通过取各个箱子的特定值如最值，均值，中位数等，这个值就是这个箱子的值，然后置定标准评判这些箱子的值好坏，从而判断各个箱子是好的还是坏的，坏的箱子需要特殊处理。分箱法分为等深分箱：每个分箱样本量一致，等宽分箱：每个分箱取值范围一致。
比如一组数 1 2 66 8 9 2 1 4 6，先排序 1 1 2 2 4 6 8 9 66，再分为三个箱子 箱子A：1 1 2 箱子B：2 4 6 箱子C：8 9 66
我们这里取箱子的平均数,则A为1.3 B为4 C为27.3 很明显这个C值远远大于这组数据的均值和中位数，所以C箱子是坏箱子，则可以集中处理C里的数据
前面介绍的都是单变量，多变量的异常值处理需要用到聚类法。
它的思想是正常值都拥有相似的标签，比如前面好的西红柿颜色都是红润的，口感都是酸甜的，表皮都是完整的等等，而坏的西红柿则拥有异于“他人”的特征，比如味道怪异。故我们可以把数据对象分为多个集合，在同一个集合里的对象有较高的相似度，而不同的集合之间的对象差别较大。聚类分析可以通过这些不同的集合挖掘出孤立点，这些孤立点往往就是异常数据。
