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[Pandas教學]你要學會的Pandas套件對於資料單位與格式的處理技巧

pandas_data_uniformity
從各種管道蒐集資料的過程中，因為資料來源的不同，其中使用的「單位」或「格式」就可能有所不同，像是幣別、重量、日期或容量等，當進行資料合併或整合時，如果沒注意就會發生資料「單位」或「格式」不一致的問題。

而這會影響分析及預測的結果，所以，本文利用3個範例，讓大家學會使用Pandas套件進行「單位」或「格式」的統一，包含：
  • Pandas單位換算處理
  • Pandas日期格式處理
  • Pandas字串格式處理

一、Pandas單位換算處理

假設，現在有一個衣服尺碼的資料集，如下範例：
import pandas as pd


df = pd.read_csv('dataset.csv')
print(df)

執行結果

pandas_data_uniformity
一般來說，Height身高欄位通常都會使用「公分」為單位來計算，而以上執行結果的第10、13筆資料，很明顯可能在資料蒐集的過程中，取得了以「公尺」為單位的資料。

這就是在使用Pandas套件進行資料清理時，需要注意的單位問題，這時候，就可以透過Pandas套件的loc[]語法篩選出Height身高欄位小於100的資料，並且乘以100換算成公分，如下範例：
import pandas as pd


df = pd.read_csv('dataset.csv')

meter_data = df.loc[df['Height'] < 100, 'Height']  #找出異常單位資料

centimeter_data = meter_data*100  #換算成公分

df.loc[df['Height'] < 100, 'Height'] = centimeter_data  #將異常資料設定為公分資料

print(df)

執行結果

pandas_data_uniformity

可以使用assert陳述式來驗證Height身高欄位都大於等於100公分，如下範例：

assert df['Height'].min() >= 100

二、Pandas日期格式處理

隨著資料來源的不同，日期格式也就會有不同，筆者為了示範，調整Kaggle網站的Kindle Store電子書店評論資料集(kindle_reviews.csv)，如下：
import pandas as pd


df = pd.read_csv('kindle_reviews.csv')
df.head(10)
截取部分執行結果
pandas_data_uniformity
其中的reviewTime評論日期欄位包含了多個不同的格式資料，而要使用Pandas套件進行日期格式的處理，可以先將欄位轉型為DateTime，如下範例：
import pandas as pd


df = pd.read_csv('kindle_reviews.csv')

df['reviewTime'] = pd.to_datetime(df['reviewTime'])
print(df)
這時候，在轉型的過程中，如果遇到Pandas套件無法解析的日期格式，就會發生錯誤，如下：
ParserError: month must be in 1..12: 31-15-17
解決的方法，就是設定以下關鍵字參數：
  • format - 想要的日期格式。
  • infer_datetime_format－基於format關鍵字參數鎖定義的日期格式來解析。
  • errors - 將無法解析的日期格式設定為NaT(遺漏值)。
如下範例：
import pandas as pd


df = pd.read_csv('kindle_reviews.csv')

df['reviewTime'] = pd.to_datetime(df['reviewTime'], 
                                  format='%Y-%m-%d',
                                  infer_datetime_format=True,
                                  errors='coerce')
截取部分執行結果
pandas_data_uniformity

三、Pandas字串格式處理

字串可以說是資料分析中，最常見的資料型態，同樣也可能因為資料來源的不同，而在整合資料時發生格式或長度等不一致的問題。

假設有一個手機價格的資料集，如下範例：
import pandas as pd


df = pd.read_csv('dataset.csv')
print(df)
執行結果
pandas_data_uniformity
在價格欄位可以看到，金額字串的表示格式不一致，利用Pandas套件的「str」字串方法(Method)，即可輕鬆的進行處理，如下範例：
import pandas as pd


df = pd.read_csv('dataset.csv')

df['Price'] = df['Price'].str.replace('NT', '')  #將NT替換成空白

print(df)
執行結果
pandas_data_uniformity

四、小結

想要有一個好的分析結果，在資料清理時，別忘了檢查資料的單位及格式是否一致化，本文利用Pandas套件對於單位換算、日期及格式的處理情境，讓大家瞭解其中的資料清理方式，降低後續發生分析錯誤的機會。 

本文是筆者Mike在DataCamp平台上所學到的Pandas套件資料清理技巧，加以應用和大家分享。DataCamp平台上有非常多與資料科學、分析有關的教學，包含資料視覺化、清理、機器學習等，並且有專家帶領你完成資料分析專案，大家有興趣的話，可以加入DataCamp平台一起學習唷。

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