2021年最有用的数据清洗Python库！建议看一下！转载

大多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 清理和准备用于分析的数据的时间。清理和准备用于分析的数据的时间。

对于许多数据工作者来说，数据清理和准备通常也是他们工作中最不喜欢的部分，所以他们又做了另一个 20-30% 这是一个玩笑，但它很好地反映了数据清理在数据分析工作中的特殊地位

在正常的工作生活中，数据总是受到某些不一致、遗漏输入、无关信息、重复信息或彻头彻尾的错误等的影响。当数据来自不同的来源时尤其如此，每个来源都有自己的一套怪异、挑战和不规范之处。杂乱无章的数据毫无用处，有时甚至适得其反，这就是为什么数据科学家花了大部分时间试图弄清楚所有这些数据

尽管清理和准备数据既繁琐又艰苦，但我们的数据越干净、越有组织，接下来的一切就会更快、更容易、更高效。

本文将分享精选的这篇文章，我们将分享精选的这篇文章，我们将分享精选的这篇文章 15 最有用的最有用的最有用的 Python 数据清理库，希望在数据分析的路上越快越容易，对大家越好！

• NumPy

• Pandas

• Matplotlib

• Datacleaner

• Dora

• Seaborn

• Arrow

• Scrubadub

• Tabulate

• Missingno

• Modin

• Ftfy

• SciPy

• Dabl

• Imblearn

NumPy

NumPy 是一种快速且易于使用的开源科学计算 Python 库，它也是数据科学生态系统的基础库，如 Pandas 和 Matplotlib 和许多其他最受欢迎的和许多其他最受欢迎的许多最受欢迎的例如许多最受欢迎的 Python 图书馆都建在图书馆上图书馆都建在图书馆上 NumPy 之上的

除了作为其他功能强大的图书馆的基础外，NumPy 它也有许多特性使它也有许多特性使它有许多特性使它也有许多特性使它成为 Python 是数据分析不可或缺的一部分。由于其速度和多功能性，NumPy 矢量化、索引和广播概念代表了数组计算的事实标准。NumPy 在处理多维数组时，它尤其出色。它还提供了一个全面的数值计算工具箱，如线性代数例程、傅里叶变换等。

NumPy 可以为很多人做很多事情，它的高级语法允许任何背景或经验水平的程序员使用它强大的数据处理能力。例如，基于 NumPy 第一张黑洞图像被生成，它还证实了引力波的存在，引力波现在在各种科学研究中发挥着重要作用。

正是这样一个涵盖了从体育到太空的方方面面的程序，也可以帮助我们管理和清理我们的数据，不得不说Numpy 图书馆太棒了！库珀太棒了！

Pandas

Pandas 是由 NumPy 提供支持的库是提供支持的库是为 Python 使用最广，使用最广 数据分析运行库数据分析运算库数据分析运行库

Pandas 快速且易于使用，它的语法非常用户友好，加上它在 DataFrame 在分析、操作和清理数据方面具有惊人的灵活性，使其成为不可或缺的工具

这强大强大 Python 该库不仅可以处理数字数据，还可以处理文本数据和日期数据。它允许我们连接、合并、连接或复制 DataFrame，并使用 drop() 可轻松添加或删除列或行的函数

简而言之，简而言之。Pandas 将速度、易用性和灵活的功能结合在一起，创建了一个非常强大的工具，使数据操作和分析变得又快又容易

Matplotlib

了解我们的数据是清洁过程的关键部分，清洁数据的目标是让它更容易理解。但是，在我们可以拥有良好的干净数据之前，我们需要了解杂乱数据中的问题，例如它们的类型和范围，然后我们才能有效地清理它，而这一操作在很大程度上取决于数据呈现的准确性和可视化程度

Matplotlib 它以其令人印象深刻的数据可视化而闻名，这使其成为数据清理工作中的无价工具，它是使用 Python 生成图形、图表等生成图形、图表等生成图形、图表等 2D 数据可视化的首选工具库数据可视化的首选工具库

我们可以在数据清理中使用我们可以在数据清理中使用 Matplotlib生成分布图是为了帮助我们了解数据的缺点

Datacleaner

Datacleaner 它是一个基于它的是基于一个是一个它是一个 Pandas DataFrame 第三方库，虽然第三方库，虽然第三方库，虽然 Datacleaner 出现的时间相对较短，并不像 Pandas 然而，它很受欢迎。然而，受欢迎的是，Datacleaner 有一种独特的方法可以组合和自动化一些典型的数据清理功能，这为我们节省了宝贵的时间和精力

使用 Datacleaner我们可以轻松地使用复数或中位数逐列替换遗漏的值，对分类变量进行编码，并删除遗漏的行

Dora

Dora 库使用 Scikit-learn、Pandas 和 Matplotlib 执行探索性分析，或者更具体地说，自动化探索性分析中最不受欢迎的方面。除了处理特征选择、提取和可视化之外，Dora 此外，还可以优化和自动化数据清理

Dora 许多数据清理功能将为我们节省宝贵的时间和精力，例如输入缺失的值、读取缺失和缩放不佳的值的数据，以及输入变量的缩放值等。

此外，Dora 提供了一个简单的界面，用于在我们转换数据时保存数据的快照，并且凭借其独特的数据版本控制功能，它与其他 Python 包裹是区分包裹的，区分包裹是相互区分的

Seaborn

早些时候，我们讨论了可视化数据以揭示数据缺陷和不一致的重要性。在我们可以解决数据中的问题之前，我们需要知道它们是什么以及它们在哪里，在这一点上使用数据可视化是最好的解决方案。虽然对许多人来说 Python 对用户而言。对用户而言。Matplotlib 是数据可视化的首选库，但一些用户发现 Matplotlib 自定义数据可视化选项方面的限制也非常大，因此我们有Seaborn。

Seaborn 是一个构建在 Matplotlib 最新一代统计图表的最新功能是能够生成具有吸引力和信息量的图表，同时提供可定制的数据可视化。

它还改进了它在 Pandas 的 DataFrames 中国的运营效率 Pandas 相互结合，让探索性分析和数据清理更有乐趣

Arrow

提高数据质量的一个重要方面是在总体上 DataFrame 在日期和时间的处理中创建统一和一致的 Python 对于开发人员来说，这一过程往往很困难。通常，在经历了无数小时和代码行之后，格式化日期和时间的特殊困难仍然存在

Arrow 是一个 Python 库，专门为处理这些困难和创建数据一致性而设计。它的省时功能包括时区转换；自动字符串格式化和解析；支持 pytz、dateutil 对象、ZoneInfo tzinfo产生范围、下限、时间跨度和上限，从微秒到几年不等

Arrow 可以识别时区(使用标准时区可以识别时区(使用标准可以识别时区 Python 库不同)和缺省为库不同)和缺省为库)和缺省为库不同)和缺省为 UTC。它通过更少的代码和更少的输入为用户提供了更熟练的日期和时间操作命令。这意味着我们可以为我们的数据带来更大的一致性，同时减少占用时钟的时间

Scrubadub

Scrubadub 作为金融和医疗数据科学家的最爱，它是一种 Python 库，专门设计用于从自由文本中消除个人身份信息 (PII)

这个简单、免费和开放源码的套装软件，让我们可以很容易地从我们的数据中删除敏感的个人信息，从而保护相关人员的隐私和安全。

Scrubadub 目前允许用户清除以下信息的数据。

• 电子邮件地址电子邮件地址

• 网址

• 姓名

• Skype 用户名

• 电话号码

• 密码/用户名组合用户名组合

• 社保号社保号

Tabulate

只需调用一个仅调用一个函数的函数，该函数仅调用一个仅调用一个函数的函数Tabulate 使用我们的数据创建小而有吸引力的表格，这些表格具有高度可读性，这要归功于许多功能，如数字格式、标题和小数列对齐

该开源库还允许用户使用其他工具和语言处理表格数据，使他们能够以他们原本熟悉的格式(如 HTML、PHP 或 Markdown Extra)输出数据

Missingno

处理缺失的值是数据清理的主要方面之一。Missingno 该库已创建。它逐列标识和可视化 DataFrame 以使用户可以看到其数据所处的状态

将问题形象化是解决问题的第一步， Missingno 是一个易于使用的库，它做得很好

Modin

正如我们上面提到的，我们上面提到的。正如我们在上面提到的，Pandas 它已经是一个快的库，但是它已经是一个快的库了，但是它已经是一个快的库了，但是 Modin 将 Pandas 把它带到一个全新的水平。把它带到一个全新的水平。把它带到了一个全新的水平。提升到一个全新的水平。Modin 通过分发数据和计算速度提高 Pandas 的性能

Modin 用户将从工作中受益用户将从相同的用户中受益 Pandas 语法的完美契合和不引人注目的集成 Pandas 最高提速最高提速最高可达 400%！

Ftfy

Ftfy 是为了一项简单的任务而创造的：接受坏的东西是为了一项简单的任务：把坏的东西放在 Unicode 和无用字符转换成相关的、可读的文本数据

比如：

“quoteâ€x9d = "quote"
ü = ü
lt;3 = <3

无需花费大量时间处理文本数据，使用 Ftfy 然后你就可以很快地理解这些无意义的内容

SciPy

SciPy 它不仅仅是一个图书馆，它还是一个完整的数据科学生态系统

此外，SciPy 还提供了许多专门的工具，其中之一是 Scikit-learn，完美可用其“，完美可用其”Preprocessing“用于数据清理和数据集标准化的包

Dabl

scikit-learn 开发了该项目的核心工程师 Dabl 充当数据分析库，简化数据探索和预处理

Dabl 有一个完整的过程来检测数据集中的某些数据类型和质量问题，并自动应用适当的预处理过程

它可以处理遗漏的值，将分类变量转换为值，甚至具有内置的可视化选项，以促进快速数据探索

Imblearn

我们要介绍的最后一个库是我们要介绍的最后一个库 Imbalanced-learn（缩写为 Imblearn)，它依赖)，它依赖)，它依赖 Scikit-learn 对于那些面临分类和不平衡类的人 Python 用户提供的工具支持用户提供的工具支持用户提供的工具支持

使用一种称为“使用一种称为”的系统。undersampling“前处理技术”即“前处理技术Imblearn 将对完美的数据进行排序，并从数据集中删除丢失的、不一致的或不规则的数据

总结

我们的数据分析模型依赖于我们输入的数据，我们的数据越干净，就越容易处理、分析和可视化，从而很好地利用这些工具，使我们的工作更轻松、更愉快

虽然上面总结的工具不能包含所有的数据清理工具，但我们只需要选择一个适合我们的工具，希望今天的分享能对你有所帮助~

好了，今天的份额在这里，如果你觉得满意的话，请一定要点一个 赞 + 在看 支持下

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