用python进行数据处理之异常值处理—

本文主要是介绍用python进行数据处理之异常值处理——24年美赛C题经验总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

读写csv文件
数据探索
删去指定行数的数据
保留指定的列
用前几行的平均值代替异常值
删去异常值所在的行
合并文件
合并多列为一列
重命名列名

学习或工作中，经常要对表格类型的数据进行处理。对那些数据量不大的任务，学习数据库似乎是一个杀鸡用牛刀的做法，这时候不妨试试python吧。

笔者本人将自己参加24年美赛（美国大学生数学建模竞赛MCM/ICM）过程中使用python进行数据处理的经验记录在这，供有需要的朋友们查阅。

正文之前先说明一下，笔者当时美赛中选择的是C题，数据集名称为Wimbledon_featured_matches.csv，接下来通篇将以这个数据集为例
数据集可以在官网下载，链接附在下面
https://www.contest.comap.com/undergraduate/contests/mcm/contests/2024/problems/
或
https://www.comapmath.com/MCMICM/index.html
如果官网打不开，也可以点击下方的百度网盘分享获取资源
https://pan.baidu.com/s/1U0PHfMEJYpPYICrfAmXTqQ?pwd=3333

注：以下内容经过删改和编排，非比赛中实际应用的步骤

读写csv文件

美赛的数据文件都是csv格式，而不是xls格式的。使用read_csv命令可以读取csv文件，使用to_csv命令可以写入csv文件

数据探索

我们使用info方法探索数据

import pandas as pddf = pd.read_csv('Wimbledon_featured_matches.csv')
df.info()

输出结果如下
在这里插入图片描述

下面让我们解释一下输出结果，可以发现：

数据集Wimbledon_featured_matches.csv共有46列（0~45）数据
非空行数（Non-Null Count）从0到41列均为7284列，而42列到45列的非空行数均小于7284且互不相等，也就是说这些列有着不同程度的缺失值
Dtype显示了每一列数据的数据类型，比如：int整数，float浮点数，object字符串，64表示数据占用64位内存空间；统计有3列float64类型的数据，33列int64类型的数据，以及10列object类型的数据

删去指定行数的数据

要删去从多少行到多少行的数据，可以使用drop命令

import pandas as pddf = pd.read_csv('Wimbledon_featured_matches.csv')
# 删除从2185行到2673行的数据
df = df.drop(df.index[2185:2673])df.to_csv('Wimbledon_featured_matches1.csv', index=False)

这里index = False 指的是导出的文件不含索引列

保留指定的列

如果我只想保留列名为’player1’和 'player2’的两列（对应于数据集中的第二列和第三列）

import pandas as pddf = pd.read_csv('Wimbledon_featured_matches.csv')
df_selected = df[['player1', 'player2']]df_selected.to_csv('Wimbledon_featured_matches2.csv', index=False)

用前几行的平均值代替异常值

import pandas as pddf = pd.read_csv('Wimbledon_featured_matches.csv')
mean_speed = df['speed_mph'].head(3).mean()
df['speed_mph'].fillna(mean_speed, inplace=True)# 保存更新后的DataFrame到CSV文件
df.to_csv('Wimbledon_featured_matches3.csv', index=False)

上述代码使用了以下函数：

head：返回DataFrame的前几行数据，默认返回前5行
mean：计算DataFrame中数值的平均值。
fillna：将speed_mph列中的缺失值用平均值mean_speed进行填充。参数inplace：当设置为True时，表示在原DataFrame上直接进行缺失值填充操作，而不返回新的DataFrame对象。

删去异常值所在的行

使用dropna函数删去异常值所在的行，其中参数subset用于指定要进行异常值检查的列

import pandas as pddata = pd.read_csv('Wimbledon_featured_matches.csv')data = data.dropna(subset=['serve_width', 'serve_depth'])data.to_csv('Wimbledon_featured_matches4.csv', index=False)

合并文件

给定任务：要将两个行数一致的文件进行横向合并，即保证合并后的文件行数不变
使用concat函数进行合并

import pandas as pd# 将多个csv文件的名称列为列表，使用循环逐个读取
file_list = ['Wimbledon_featured_matches1.csv','W1.csv']
dfs = [pd.read_csv(file) for file in file_list]# axis=1表示按列合并
combined_df = pd.concat(dfs, axis=1)combined_df.to_csv('Wimbledon_featured_matches5.csv', index=False)

合并多列为一列

import pandas as pddata = pd.read_csv('Wimbledon_featured_matches.csv')# 合并指定的两列数据为新的一列
data['combined'] = data[['serve_width','serve_depth']].apply(lambda row: f"({row[0]}-{row[1]})", axis=1)data.to_csv('Wimbledon_featured_matches6.csv', index=False)

函数、参数解释：

apply:类似于transform，用于定义一个函数，不同之处在于apply是执行聚合操作或对整个DataFrame进行操作
f"({row[0]}-{row[1]})"定义了输出结果的格式，例如若原有两列的某一行为0和1，则新列输出为（0-1）

重命名列名

import pandas as pddf = pd.read_csv('your_file.csv')# 将serve_width列重命名为new_serve_width
df.rename(columns={'serve_width': 'new_serve_width'}, inplace=True)# 保存更新后的DataFrame到CSV文件
df.to_csv('your_updated_file.csv', index=False)