几种常见的数据清洗工具使用教程与示例

本文首先了介绍几种常见的数据清洗工作,然后详细说明了如何搭建数据清洗工具的环境,并通过实例操作深入浅出的阐述如何使用清洗工具清洗数据,最后给出笔者的学习和使用建议,希望读者对数据清洗工具能有更加全面和深入的认识。

Excel

VBA(VisualBasic宏语言)

VisualBasicforApplications(VBA)是VisualBasic的一种宏语言,是微软开发出来在其桌面应用程序中执行通用的自动化(OLE)任务的编程语言。主要能用来扩展Windows的应用程序功能,特别是MicrosoftOffice软件。也可说是一种应用程式视觉化的Basic脚本。VBA可以使现有的应用程序实现自动化的手段,并可以通过自定义的方法创建你需要的解决问题的方案。

Python

Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,Python行业现状,Python在2018年世界脚本语言排行榜中,Python排名第一,也是多领域首选语言,掌握了Python就是掌握了未来。

JupyterNotebook

jupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook是一款开放源代码的Web应用程序,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown,便于创建和共享文学化程序文档,可以在其中记录代码,运行代码,查看结果,可视化数据并在查看输出结果。这些特性使其成为一款执行端到端数据科学工作流程的便捷工具,可以用于数据清理,统计建模,构建和训练机器学习模型,可视化数据以及许多其他用途。

PyCharm

PyCharm是一种PythonIDE集成开发环境,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。

JDK

JDK是Java语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

Excel一般都自带,不用独立安装。新建Excel文件,在工具条上点击开发工具,点击VisualBasic可以进入代码编写环境,如下图所示。

为运行并编译java,需配置java环境,下载安装JDK、配置环境变量、验证安装。如果不是专业人士,可以教专业人士协助安装,直接使用已下载安装文件及协助配置。系统安装验证:windows系统,运行——cmd,进入dos窗口,输入java,安装成功的话,如下图所示。

2.4JupyterNotebook如果已经安装好了Python,那么可以使用pip命令安装,Pipinstalljupyter。不需要激活,直接可以使用。系统安装验证:windows系统,运行——cmd,进入dos窗口,输入JupyterNotebook。

前面说过,PyCharm是一款功能强大的Python编辑器,具有跨平台性,需要独立下载安装文件,安装完成后还需激活许可,具体步骤可参考网上教程。

另外说一下,激活许可后,不要忘记关键一步,修改本机系统修改hosts文件,Windwos系统hosts文件路径为:C:\Windows\System32\drivers\etc

笔者分别用VBA、python写一句“helloworld”例子,其中Python写的例子分别使用JupyterNotebook、pyCharm编译代码,体会一下不同编译器对代码执行结果,根据自己能力选取适合的清洗工具。

代码及编译工具

代码内容

说明

VBA(Excel)

DimstrAsString

str='helloworld'

Debug.Print(str)

需定义变量

输出界面,单一

print(str)

不需要定义变量

交互式编程

输出界面,简单明了

为非专业人进入编程世界提供机会

pyCharm

编程环境界面专业

适合专业人士

3.1.1VBA环境

在Python环境下,建立工程文件,再建立代码文件,然后编写代码并编译。

在日常数据清洗业务中,大家经常会遇到处理各种字符串的问题,比如对字符串进行拆分、合并、截取、替换等,笔者还是用如下方式各写几个样例。

代码概述

继续使用“helloworld”为例子,通过空格拆分,左边取hello右边去word,并打印输出;

使用使用instr、mid函数拆分

灵活掌握字符串函数

使用split()函数拆分

体会交互式编程乐趣

体会专用化的编译环境

3.2.1VBA环境

代码如下:

DimstrAsString'定义字符串

Dimstr_helloAsString'定义字符串截取hello

Dimstr_worldAsString'定义字符串截取world

Dimint_lenAsInteger'获取helloworld长度

DimiAsInteger'记录空格位置

'len(字符串)返回[字符串]的长度

int_len=Len(str)

'instr(从第几个开始,字符串1,字符串2)从规定的位置开始查找,返回字符串2在字符串1中的位置

i=InStr(1,str,'')

'mid(字符串,从第几个开始,长度)在[字符串]中[从第几个开始]取出[长度个字符串]

str_hello=Mid(str,1,i)

str_world=Mid(str,i,int_len)

Debug.Print'输出完整字符串-';str

Debug.Print'输出字符串长度-';int_len

Debug.Print'输出空格位置-';i

Debug.Print'按空格截取左边部分并输出';str_hello

Debug.Print'按空格截取,右边部分并输出';str_world

截图如下:

3.2.2JupyterNotebook环境

本文使用python字符串的split()函数进行实现字符串拆分例子,split()就是将一个字符串分裂成多个字符串组成的列表,split()当不带参数时以空格进行分割,当代参数时,以该参数进行分割。充分发挥JupyterNotebook的交互式编程环境的优势,通过不同单元格来实现本例子。

3.2.3PyCharm环境

#定义字符串及为字符串赋值

#直接使用split函数对字符串按空格拆分

print(len(str))

print(str.split()[0])

print(str.split()[1])

本例主要展示VBA、Python对xls文件基本操作,对象是ExcelVBA编程的核心,了解xls文件对象结构,Execl基本的体系结构为application-workbook-worksheet-range,其中application为应用对象,workbook是工作簿对象,worksheet表格对象,range或者Cell单元格对象,每一个类对象都包含了许多属性和方法。

本例子xls文件数据如下:实现操作为读取A列数据,并对A列数据进行拆分,拆分完毕后赋值给B列和C列,并完成保存。

Excel对象模型中的Workbook对象专门用于处理工作薄,新建与打开工作薄的操作需要Workbooks集合进行处理。

Workbooks集合的常用属性和方法如下:

属性

Count

返回当前打开的所有工作薄的总数

Item

通过名称或索引号来引用当前打开的工作薄

方法

Add

新建一个工作薄,成为活动工作薄

Close

关闭当前打开的所有工作薄

Open

打开一个工作薄

Workbook对象的常用属性和方法如下:

Activesheet

返回工作薄中的活动工作表

FullName

返回工作薄的完整路径和名称

Name

返回工作薄的文件名称

Path

返回工作薄的路径

Sheets

返回工作薄中的所有工作表和图表工作表

Workssheets

返回工作薄中所有工作表

关闭工作薄

Save

保存工作薄

SaveAs

另存为工作薄

Excel对象模型中的Worksheet对象专门用于处理工作表,新建与打开工作表的操作需要Worksheets集合进行处理。

Worksheets集合的常用属性和方法如下:

返回当前打开的所有工作表的总数

通过名称或索引号来引用当前打开的工作表

新建一个工作表,成为活动工作表

Worksheet对象的常用属性和方法如下:

Cells

返回工作表中的所有单元格

Columns

返回工作表的所有列

返回或设置工作表的名称

Range

返回工作表的单元格或单元格区域

Rows

返回工作表的所有行

Activate

激活工作表

Copy

复制工作表

Delete

删除工作表

Move

移动工作表

讲工作表保存为一个独立的工作薄

Select

选择工作表

Range对象代表单元格区域,几乎所有与单元格区域操作都与Range对象有关。

Range对象的常用属性和方法如下:

返回单元格区域中的所有单元格

返回单元格区域中的所有列,如果有多个区域,返回第一个区域所有列

返回单元格区域中的所有列的总数

Row

返回单元格区域第一行的行号

返回单元格区域所有行

Value

返回或设置单元格的值

激活选中的单元格

ClearContents

清除单元格区域中的内容

Find

在单元格区域查询特定信息

选择单元格或单元格区域

可以使用Cells引用单元,Cells与Range区别为,Range属性以字符串的形式进行引用,Cells以数字的形式引用,笔者个人习惯使用Cells,Cells属性的父对象可以是Application、Worksheet或Range。

本例在模块中,申明一个子函数便于拆分字符串和返回值

FunctionGetSplit(dt,idx)'申明一个拆分字符串的子函数,按空格拆分

DimarAsString

aa=Split(dt,'')

GetSplit=aa(idx)

EndFunction

PrivateSubCommandButton1_Click()

DimwksAsWorksheet'申名工作表变量

DimRowCountSumAsLong'申名工作表最大行数变量

DimiAsLong'申名临时变量

Setwks=Worksheets('字符串')'取工作表字符串工作表,并赋值

RowCountSum=wks.UsedRange.Rows.Count

Fori=1ToRowCountSum

'拆分单元格A列,并按拆分索引值存取顺序给单元格B、单元格C赋值

wks.Cells(i,2)=GetSplit(wks.Cells(i,1),0)

wks.Cells(i,3)=GetSplit(wks.Cells(i,1),1)

Nexti

MsgBox('OK')

EndSub

Python有专门支持Excel文件的操作的库,这些库包括xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter几种,本文采用openpyxl简绍,openpyxl中有三个不同层次的类,Workbook是对工作簿的抽象,Worksheet是对表格的抽象,Cell是对单元格的抽象,每一个类都包含了许多属性和方法。

一个Workbook对象代表一个Excel文档,因此在操作Excel之前,都应该先创建一个Workbook对象。对于创建一个新的Excel文档,直接进行Workbook类的调用即可,对于一个已经存在的Excel文档,可以使用openpyxl模块的load_workbook函数进行读取,该函数包涵多个参数,但只有filename参数为必传参数。filename是一个文件名,也可以是一个打开的文件对象。

Workbook集合的常用属性和方法如下:

active

获取当前活跃的Worksheet

worksheets

以列表的形式返回所有的Worksheet(表格)

read_only

判断是否以read_only模式打开Excel文档

properties

获取文档的元数据,如标题,创建者,创建日期等

sheetnames

获取工作簿中的表(列表)

get_sheet_names

获取所有表格的名称(新版已经不建议使用,通过Workbook的sheetnames属性即可获取)

get_sheet_by_name

通过表格名称获取Worksheet对象(新版也不建议使用,通过Worksheet[‘表名‘]获取)

get_active_sheet

获取活跃的表格(新版建议通过active属性获取)

remove_sheet

删除一个表格

create_sheet

创建一个空的表格

copy_worksheet

在Workbook内拷贝表格

获取Worksheet对象后,可以通过Worksheet对象获取表格的属性,得到单元格中的数据,修改表格中的内容。openpyxl提供了非常灵活的方式来访问表格中的单元格和数据,常用的Worksheet属性如下:

title

表格的标题

dimensions

表格的大小,这里的大小是指含有数据的表格的大小,即:左上角的坐标:右下角的坐标

max_row

表格的最大行

min_row

表格的最小行

max_column

表格的最大列

min_column

表格的最小列

rows

按行获取单元格(Cell对象)

columns

按列获取单元格(Cell对象)

freeze_panes

冻结窗格

values

按行获取表格的内容(数据)

Cell相对Workbook、Worksheet对象老说比较简单,常用的属性如下:

row

单元格所在的行

column

单元格坐在的列

value

单元格的值

coordinate

单元格的坐标

本例使用JupyterNotebook环境来说明处理xls数据的例子,本例用到Python中数组、Zip函数、split函数。(可以看到Python相比VBA操作xls数据更加容易)

通过上述内容,相信大家对几种常见的数据清洗工具有了一定的认识和了解,根据笔者在实际工作中运用积累的经验,对几种数据清洗工具的学习和使用给出个人理解和建议:

Python语言算是当前最流行的编程语言,特别适合数据分析和人工智能等行业,相比其他面向对象的编程语言,Python更适合非专业开发人员学习并通过代码交流,笔者认为其最大不同是不用事先申明变量和对象,直接根据思维认识书写相应的代码。另外就是编译工具JupyterNotebook的出现,使得代码调试工作变得更加便捷高效,代码执行结果同步显示,编译工具易学易用也会让大众对Python颇有好感。笔者认为PyCharm编译工具适合专业开发人员使用,非专业人员可以去了解一下,非专业人员学习起来难度稍大。

随着互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的蓬勃发展,各行各业已建立了众多计算机信息系统,积累了大量的数据,可靠无误的数据能够准确地反映企业的实际状况,能够有效地支持企业的日常运作和决策。

笔者希望通过本文抛砖引玉,权当拓展大家的思路和视野,熟练掌握几种数据清洗工具,不断提升对数据的认识,进而去分析数据之间的关系,挖掘数据潜在价值,在数据领域扬帆远航。

THE END
1.数据也能做大扫除?为什么要做数据清洗?一、什么是数据清洗 数据清洗是在数据处理和分析之前,对数据集进行清理和整理的过程。这个过程包括识别并纠正错误的、不完整的、不准确的、不相关的或者是重复的数据,以确保数据的质量和准确性。数据清洗的目的是提高数据的质量,使其更适合进行数据分析或数据挖掘。 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3OTg5Njk2NA==&mid=2247498023&idx=2&sn=265853ec856d1b49af66c5dd7dc4bbb0&chksm=fd5daaccca2a23dabd78a08866b64f6ce2fabe0f71ad5b8cd2149273286cc43b6042550f7a59&scene=27
2.大数据什么是数据清洗?(附应用嘲及解决方案)FineDataLink提供了丰富的数据清洗功能,帮助用户高效地进行数据处理。以下是FDL中可用于数据清洗的主要功能: 1. 数据过滤 当用户需要进行空值、重复值过滤,或是筛选出符合目标的值以进一步处理时,可以直接使用「数据转换」中的数据过滤功能进行数据处理。这是数据清洗中非常基础且常用的功能,有助于提高数据的质量和可用https://blog.csdn.net/oOBubbleX/article/details/140350709
3.基于matlab进行数据分析matlab数据分析方法数据清洗 主要工作是删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理缺失值、异常值等。 缺失值处理:一般可删除记录、数据插补和不处理。数据插补常用方法如下: 其中,插值法有Hermite插值、分段插值、样条插值法,而最主要的有拉格朗日插值法和牛顿插值法。 https://blog.51cto.com/u_16099302/9353652
4.数据治理知识分享—数据元主数据参考标准指标数据业务术语07、数据清洗 依据标准对存量主数据开展清洗工作,清洗过程除了基于质量规则对已有不规范数据进行属性补充、规范化填写以外,更重要的是识别重复的数据、对重复数据进行去重及合并,数据层面主要通过新旧编码映射的方式确保旧编码的业务正常开展。 08、数据共享 存量数据的共享,主要通过初始化导入方式开展;增量数据的共享,主要https://www.asktempo.com/news/industry-information/1461.html
5.大数据毕设基于Hadoop的音乐推荐系统的设计和实现(六)数据清洗是将拿到的一定格式的数据进行脏数据的清洗工作,把不需要的数据列信息给清洗掉,并且对数据进行存储。由于本次的数据是进行模拟产生的,所以数据的清洗功能比较简单就是实现主要是对数据进行的清洗操作时将不需要的数据列信息清洗掉以方便后面数据的处理过程,也就是让后面不用存储那么多数据和处理那么多数据,这样https://developer.aliyun.com/article/1404874
6.感悟与反思┃“数据清洗工作”的总结与反思——席义博当时告诉大家把每遇到一次报错,都做一系列整理工作,包括问题描述、截图、出错的源文件处理等等,之后还涉及到类似“断点续传”的操作,如果每次出错都重新来过,数据清洗的效率将大大降低。这么过了几天,对大家的报错情况基本都有数儿了,我虽说不清楚为什么,但至少能清楚地描述出“当如何如何时”就会有“报错”,也许http://www.sxmu.edu.cn/bdcd/info/1097/1393.htm
7.数据清洗的步骤是什么(上)数据清洗工作是数据分析工作中不可缺少的步骤,这是因为数据清洗能够处理掉肮脏数据,如果不清洗数据的话,那么数据分析的结果准确率会变得极低。另外数据清洗工作占据数据分析工作整个过程的七成以上的时间,所以说我们要格外的重视数据清洗工作,那么数据清洗的步骤是什么呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。 https://www.cda.cn/view/26802.html
8.数据分析是什么工作内容数据分析是什么工作内容 数据分析的工作内容包括:数据体系的搭建、数据清洗、数据预处理、可视化展示。(1)数据体系的搭建:每一个产品的功能都需要通过数据来监控这个功能的使用情况,包括用户量的变化情况使用的体验情况,业务的健康情况,业务的机会点等。所以在公司或者企业内部都会建立起一套相对应的叫做数据体系的东西https://36kr.com/p/dp1517207321827335
9.数据分析的流程是怎样的数据分析主要有八个流程:1、目标的确定;2、数据获取;3、数据清洗;4、数据整理;5、描述分析;6、将数据展现和输出;7、洞察结论;8、报告撰写。 1、目标的确定 只有弄清分析的目的是什么?才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的思路。 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来https://www.linkflowtech.com/news/626
10.牛笔了,我用Python画了一个生日蛋糕,成功赢得了女友的芳心!数据库连接可用于连接众多数据库以及访问通用数据库接口,可用于数据库维护、管理和增、删、改、查等日常操作。 04 数据清洗转换 数据清洗转换主用于数据正式应用之前的预处理工作。 05 数据计算和统计分析 数据计算和统计分析主要用于数据探查、计算和初步数据分析等工作。 https://www.jianshu.com/p/59a8e49b8cf0
11.大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。 "大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。"这道题的答案是什么呢,答案在下文中哦。 大数据处理流程中数据清洗工作是在()阶段完成。 A.数据采集 B.数据预处理和导入 C.数据存储和管理 D.数据分析和挖掘https://www.duote.com/tech/tiku/279635.html
12.数据治理:如何实施数据清洗,提升数据质量?一、什么是数据清洗?在数据治理工作中,为了彻底解决企业的数据质量历史遗留问题(数据不一致、不完整、不合规、数据冗余等),必须对存量数据进行改造,实施“数据清洗”工作。“数据清洗(Data cleaning)”一词,是数据治理领域中的专业术语。从字面意义上理解,“数据清洗”就是将数据上“脏”的部分清洗干净,让https://baijiahao.baidu.com/s?id=1738204692952251565&wfr=spider&for=pc
13.engineering):利用领域知识和现有数据,创造出新的特征,用于文章主要介绍了特征工程的相关内容,包括特征工程的定义、重要性,以及特征理解、清洗、构造、选择、变换和降维等方面。具体涵盖了结构化与非结构化、定量与定性数据的区分,数据清洗中的数据对齐、缺失值处理、异常值处理等方法,特征构造中的统计量构造、周期值、数据分桶、特征组合,特征选择的三种形式及多种具体方法,特https://juejin.cn/post/6874516288149028872