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数据分析--数据清洗

news 来源：原创 2025/5/11 2:19:34

一、数据清洗的重要性：数据质量决定分析成败

1.1 真实案例警示

电商平台事故：2019年某电商大促期间，因价格数据未清洗导致错误标价，产生3000万元损失
医疗数据分析：未清洗的异常血压值（如300mmHg）导致疾病预测模型准确率下降27%
金融风控失效：重复借贷申请未去重，造成1.2亿元坏账

1.2 数据质量问题

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二、数据分析全流程与清洗定位

2.1 六步分析法（清洗为核心）

需求定义：明确业务目标（如用户流失分析）
数据采集：数据库查询/API获取/日志收集
数据清洗：本阶段耗时占比达60-70%
探索分析：统计描述与可视化
建模分析：构建预测模型
报告输出：制作可视化看板

2.2 清洗流程标准化

企业级处理流程

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三、Python数据清洗核心函数详解

3.1 Pandas清洗工具箱

# 缺失值处理
df.dropna(subset=['关键字段'])  # 删除关键字段缺失行
df['年龄'].fillna(df['年龄'].median(), inplace=True)  # 中位数填充

# 重复值处理
df.drop_duplicates(subset=['订单ID'], keep='last')  # 保留最新记录

# 异常值处理
df = df[(df['销售额'] > 0) & (df['销售额'] < 1e6)]  # 合理范围过滤

# 格式转换
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], errors='coerce')  # 强制日期格式

3.2 高级清洗技巧

# 跨字段逻辑校验
df = df[~(df['会员等级'] == '黄金会员') & (df['累计消费'] < 5000)]  # 剔除矛盾数据

# 文本清洗
df['地址'] = df['地址'].str.replace(r'\s+', '')  # 去除空白字符
df['手机号'] = df['手机号'].str.extract(r'(\d{11})')[0]  # 提取有效号码

# 分类型数据处理
df['年龄段'] = pd.cut(df['年龄'], 
                     bins=[0,18,30,50,100],
                     labels=['未成年','青年','中年','老年'])

四、电商数据清洗实战案例

4.1 原始数据样例

id: raw_data_sample
name: 原始数据示例
type: code.python
content: |-
  raw_data = [
      {"order_id": "A1001", "user_id": 101, "amount": 150.0, "date": "2023-02-30"},
      {"order_id": "A1001", "user_id": 101, "amount": -150.0, "date": "2023/02/28"},
      {"order_id": "A1002", "user_id": None, "amount": 300.0, "date": "2023-03-01"},
      {"order_id": "A1003", "user_id": 103, "amount": "二百元", "date": "2023-03-02"}
  ]

4.2 分步清洗演示

# 步骤1：加载数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(raw_data)

# 步骤2：处理重复订单
print(f"清洗前数据量：{len(df)}")
df = df.drop_duplicates(subset=['order_id'], keep='last')

# 步骤3：修复日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
df = df[df['date'].notnull()]

# 步骤4：校验金额字段
df['amount'] = pd.to_numeric(df['amount'], errors='coerce')
df = df[(df['amount'] > 0) & (df['amount'] < 10000)]

# 步骤5：处理用户缺失
df['user_id'] = df['user_id'].fillna(0).astype(int)

print(f"清洗后有效数据：{len(df)}")
print(df)

4.3 清洗效果对比

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五、数据清洗最佳实践

5.1 标准化检查清单

完整性检查：关键字段缺失率<5%
一致性验证：时间顺序逻辑正确
格式标准化：统一日期/数值格式
业务规则校验：符合业务逻辑约束

5.2 常见错误预防

不要直接修改原始数据：始终保留原始副本
建立数据血缘追踪：记录每次清洗操作
自动化测试案例：验证清洗规则的准确性

# 单元测试示例
def test_phone_format():
    test_data = pd.Series(['138-1234-5678', 'abc123'])
    cleaned = test_data.str.replace(r'\D', '')
    assert cleaned[0] == '13812345678'
    assert pd.isna(cleaned[1])