Очистка и предварительная обработка полученных данных

В этой статье мы рассмотрим различные проблемы, с которыми вы можете столкнуться при работе с данными, и предложим подробное руководство по их очистке и предварительной обработке для получения оптимальных результатов. Независимо от того, являетесь ли вы опытным аналитиком данных или начинающим веб-скреппером, использующим Python, это руководство призвано вооружить вас практическими советами и методами для эффективной очистки ваших наборов данных.

Оставайтесь с нами, чтобы узнать, как сделать ваши отсканированные данные максимально чистыми и полезными - от распространенных подводных камней до лучших практик и реальных примеров.

Общие проблемы, возникающие при работе с данными, полученными с помощью скрапа

Соскобленные данные часто сопряжены с определенными трудностями. Одними из наиболее распространенных проблем являются неравномерность, несоответствие и пропущенные значения. Эти проблемы могут существенно затруднить эффективный анализ данных.

Примеры нарушений и несоответствий

Нарушения могут принимать различные формы. Например, представьте, что вы собираете цены на товары с нескольких сайтов электронной коммерции. На одном сайте цены могут быть указаны с учетом налога, а на другом - без него. Единицы измерения тоже могут различаться - например, килограммы против фунтов. Такие несоответствия требуют тщательной очистки и предварительной обработки, чтобы обеспечить точность и сопоставимость данных.

Влияние низкого качества данных

Низкое качество данных не только искажает результаты, но и может привести к принятию неверных бизнес-решений. Для аналитиков данных это делает этап очистки необязательным. Правильно очищенные данные гарантируют, что последующие анализы будут надежными и глубокими.

Инструменты и методы очистки данных

Пошаговое руководство по использованию Pandas

Давайте рассмотрим базовый пример очистки набора данных с помощью Pandas. Предположим, вы собрали данные о фильмах, но они содержат пропущенные значения и непоследовательное форматирование.

Шаг 1 - Загрузка данных:

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('movies.csv')

Шаг 2 - Работа с пропущенными значениями:

   df.fillna(method='ffill', inplace=True)

Шаг 3 - Стандартизация форматов:

df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'])

Шаг 4 - Удаление дубликатов:

df.drop_duplicates(inplace=True)

Использование NumPy для очистки данных

NumPy дополняет Pandas, предоставляя высокопроизводительные математические функции. Например, для работы с выбросами можно использовать функцию NumPy `np.where` для определения экстремальных значений.Вот пример на python

import pandas as pd
import numpy as np
# Sample data
data = {
   'A': [1, 2, 3, 1000, 5],
   'B': [10, 20, 30, 40, 5000]
}
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Define a threshold to cap the values
threshold_A = 100
threshold_B = 100
# Use np.where to cap the extreme values
df['A'] = np.where(df['A'] > threshold_A, threshold_A, df['A'])
df['B'] = np.where(df['B'] > threshold_B, threshold_B, df['B'])
print("DataFrame after handling outliers:")
print(df)

Вот результат работы приведенного выше сценария:

DataFrame после обработки выбросов:
   A B
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 100 40
4 5 100

Лучшие практики предварительной обработки данных

Стандартизация форматов и структур данных

Стандартизация крайне важна при работе с несколькими источниками данных. Убедитесь, что аналогичные данные из разных источников имеют одинаковый формат. Например, даты должны быть в стандартном формате, таком как ISO 8601, чтобы избежать двусмысленности.

Работа с отсутствующими или неверными данными

Недостающие данные должны быть соответствующим образом учтены. Такие методы, как импутация, позволяют восполнить недостающие значения на основе других имеющихся данных. С другой стороны, неверные данные часто требуют ручной проверки или алгоритмов валидации для исправления.

Обеспечение согласованности данных

Проверка согласованности жизненно важна. Используйте сценарии, чтобы убедиться, что ваши данные соответствуют заданным правилам. Например, если столбец должен содержать только положительные числа, напишите сценарий проверки, который будет отмечать любые аномалии.

Пример из практики: Применение в реальном мире

Давайте рассмотрим практический пример, чтобы увидеть, как можно решить некоторые общие проблемы, возникающие при работе с данными. Мы рассмотрим процесс сбора, очистки и анализа данных с гипотетического сайта объявлений о работе, уделяя особое внимание реальным проблемам, с которыми вы можете столкнуться.

Шаг 1: Сбор данных

Представьте, что вы собираете данные с сайта объявлений о работе. Цель - собрать названия должностей, названия компаний и диапазоны зарплат. Вот пример Python-скрипта, использующего BeautifulSoup для извлечения этих данных:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd

url = "https://example-jobsite.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

jobs = []
for job_post in soup.find_all('div', class_='job'):
    title = job_post.find('h2').text
    company = job_post.find('p', class_='company').text
    salary = job_post.find('span', class_='salary').text
    jobs.append({'title': title, 'company': company, 'salary': salary})

df = pd.DataFrame(jobs)

На этом этапе данные могут выглядеть примерно так:

Обратите внимание на несоответствия: разная капитализация, разные символы валют и непоследовательное форматирование значений заработной платы.

Шаг 2: Очистка данных

Очистка этих данных крайне важна для проведения полноценного анализа. Давайте разберем эти шаги:

1. Стандартизация текстовых данных: Названия должностей и компаний часто страдают от непоследовательного форматирования. Мы можем стандартизировать их, единообразно набирая заглавными буквами.

df['title'] = df['title'].str.strip().str.title()
df['company'] = df['company'].str.strip().str.title()

После этой операции данные будут выглядеть более однородными:

2: Стандартизация числовых данных: Значения зарплаты могут содержать различные символы и форматы, что затрудняет прямое сравнение. Мы уберем знак доллара и запятые, а затем преобразуем эти строки в числовые значения.

df['salary'] = df['salary'].str.replace('[\$,]', '').str.replace('USD', '').astype(float)

Теперь в столбце "Зарплата" будут стоять одинаковые числовые значения:

3: Работа с недостающими данными: Предположим, что в некоторых объявлениях о вакансиях отсутствует информация о зарплате. Вместо того чтобы отбрасывать эти строки, вы можете заполнить недостающие значения, основываясь на определенной логике, например на медианной зарплате для данной должности:

df['salary'].fillna(df.groupby('title')['salary'].transform('median'), inplace=True)

Шаг 3: Анализ очищенных данных

Теперь, получив очищенные данные, вы можете провести полноценный анализ. Например, вы можете захотеть понять распределение зарплат по разным должностям:

печать(df.groupby('title')['salary'].describe())

Эта команда предоставит вам статистическую сводку по каждому наименованию должности и даст представление о тенденциях изменения заработной платы.

Пример: Работа с выбросами с помощью NumPy

В некоторых случаях ваши данные могут содержать провалы - экстремально высокие или низкие значения зарплаты, которые могут исказить результаты анализа. NumPy можно использовать для выделения таких выбросов:

import numpy as np

# Установите пороговую зарплату (например, 200 000)
пороговая_зарплата = 200000
df['salary'] = np.where(df['salary'] > threshold_salary, threshold_salary, df['salary'])

print(df)

После укупорки набор данных может выглядеть следующим образом:

Влияние на понимание и принятие решений

Очистив и предварительно обработав данные, вы превратили беспорядочный набор данных в ценный ресурс. Теперь вы можете с уверенностью делать выводы, например, определять самые высокооплачиваемые компании или анализировать тенденции изменения заработной платы в разных отраслях. Эти выводы напрямую влияют на бизнес-стратегии, такие как бенчмаркинг зарплат или планы по привлечению талантов.

Заключение и дальнейшие шаги

В этой статье мы рассказали о важности очистки и предварительной обработки собранных данных. От понимания общих проблем до использования мощных библиотек Python, таких как Pandas и NumPy, - теперь ваш набор инструментов укомплектован всем необходимым.

Помните, что чистые данные - это не просто роскошь, а необходимость для принятия точных и надежных решений. Следуя приведенным здесь лучшим практикам, вы сможете обеспечить эффективность и результативность анализа данных.

Готовы поднять анализ данных на новый уровень? Начните применять эти стратегии уже сегодня, а также ознакомьтесь с другими нашими ресурсами, чтобы углубить свое понимание очистки и предварительной обработки данных. Счастливого скраппинга!