我们生活在大数据的时代。有大量的数据在我们周围不断流动。看起来，这种数据流将不断增加。为了不被淹没在这股潮流中，你应该知道如何正确地处理数据，分析数据，并从中得出正确的结论。这方面最好的工具之一就是Python！

收集、存储和传输数据已经变得非常容易。此外，越来越多的企业正在意识到数据的价值。原始数据可通过改进流程、更好的预测、预测性维护、客户流失预测等方式转化为商业价值。

然而，从原始数据中创造价值的过程有许多挑战。我们不能只是收集数据并按原样使用它。

在这篇文章中，我们将解释为什么数据处理是数据科学的基本组成部分，以及Python如何使数据处理更容易。

在开始讨论数据处理的重要性之前，让我们定义三个术语：

数据处理是指收集、转换（即清洗，或将数据放入可用状态）和分类的整个过程。清洁数据是在对原始数据进行处理后得到的数据，也就是说，它是可以被分析的数据。它已被转换为可用的格式；不正确、不一致或缺失的数据已（尽可能）被纠正或删除。

我们需要对原始数据进行数据处理操作有几个原因。例如，数据集中可能存在缺失值。假设我们有一个包含银行客户个人信息的数据集，其中的一个属性是客户年龄。如果我们正在做一个涉及客户年龄的分析，那么不知道一些客户的年龄将对我们的结果产生负面影响。因此，需要对该数据进行处理，以去除缺失的值。

以下数据集包含需要进行一些处理的原始数据。让我们试着确定需要什么样的处理。

customer_id

Customer_age

citystart_date

estimated_salary

profession 10134

Houston, TX2018-08-11$65,000

Accounting 10227San Jose, CA2017-08-24$70,000Field Quality 103

这些只是我们在原始数据中可能遇到的一些问题。随着数据规模和属性（即列）数量的增加，所需的数据处理量通常也会增加。

你可能会问，为什么不将原始数据存储为可用的格式，这样我们就不必处理数据处理了。如果能够按原样使用原始数据，那将是非常好的。然而，现实生活中的数据集通常不是这样的。其主要原因是：

用户错误/不正确的输入。输入数值的人可能犯了一个错误。缺失的输入。在某些情况下，客户没有提供信息。软件相关问题。在提取、转换、加载和传输原始数据的处理过程中出现的问题会产生“脏”数据。

无论问题的原因是什么，我们都需要在利用数据之前对其进行清理。

回到我们的原始客户数据集，以下是原始数据集的“清理”版本。

customer_id

customer_age

city

state

start_dateestimated_salary

profession 10134

HoustonTX2018-08-1165000

accounting 10227

San JoseCA2017-08-2470000field quality 10441

MiamiFL2021-02-1149500accounting 10525

Santa ClaraCA2020-09-0162000field quality 10629

AtlantaGA2021-10-2054500engineering

必须注意，我们选择如何处理丢失的值取决于任务和情况。如果年龄对我们的分析至关重要，放弃没有年龄值的行是一个可行的选择。在某些情况下，我们可能会选择用一个平均值来替代缺失的年龄值。

谁应该学习数据处理？

数据处理是数据工程师、数据分析师和数据科学家的一项非常有价值的技能。如果您正在处理数据，您迟早会遇到一些需要处理和清理的数据。

在一个理想的世界中，数据科学家在清洁和处理过的数据上工作。他们的工作是探索数据并提出准确的模型。然而，可用的数据并不总是在银盘上提供给数据科学家。在进行任何分析和建模工作之前，他们可能必须处理和清理原始数据。

这就是为什么在大多数职位空缺中，数据处理被指定为一项预期技能的原因。无论你是数据工程师还是数据科学家，数据处理都是值得学习的。

Python中的数据处理

我想我们都同意，数据处理是数据科学生态系统中的一项必备操作。事实上，典型工作流程中的大量时间都花在了数据处理上。

Python拥有非常强大的库，可以缓解和加快数据处理。例如，我用于处理上述原始客户数据集的库是pandas，它是Python最受欢迎的数据分析和操作库之一。

由于它是一个Python库，pandas具有高度直观的语法，并且非常容易学习。例如，我用于规范职业列的代码是：

customer["profession"] = customer["profession"].str.lower()

这只是将职业列中的所有文本数据转换为小写，而不管它最初是如何存储的。我做的其他操作也很简单。

数据处理的另一个重要部分是处理不同的文件格式。原始数据可能以各种格式存储，如 Excel、CSV 或 JSON。我们需要能够读取存储在这些文件中的数据，也需要能够以这些格式写入数据。

所选择的文件格式取决于应用程序。即使数据是相同的，读取和保存数据的方式也会根据文件格式的不同而改变。我们应该熟悉常用的文件格式。

Python还有其他几个用于数据清理的库。查看最有用的Python数据清理模块和我们的数据科学15大库以了解更多信息。

了解更多关于Python的数据处理

考虑到现实生活中的数据集几乎总是以需要处理和清理的格式出现，数据处理是数据科学中必须具备的技能。获得这种技能的最佳途径是在线互动Python课程，如我们的Python数据处理课程。它涵盖了从使用字符串到使用Python管理不同文件类型和目录的所有内容。这个互动课程不仅会给你必要的知识，而且还有机会在实践中进行测试。

这个课程适合那些了解Python基础知识的人。如果你是一个绝对的初学者，我建议你从Python基础知识轨道开始。它将帮助你进入编程并学习基础的Python。

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