在本文中，我们将学习如何使用Python包Pyjanitor简化数据预处理工作。具体来说，我们将学习如何:

• 向一个Pandasdataframe（数据帧）中添加一个列

• 删除缺失的值

• 删除一个空列

• 清洗列名称

也就是说，我们将学习如何使用Pyjanitor清理Pandas数据帧。在所有Python数据操作示例中，我们还将看到如何仅使用Pandas的功能来实现这些操作。

Pyjanitor是什么?

Pyjanitor是什么?在我们继续学习如何使用Pandas和Pyjanitor来清理数据集之前，我们将学习这个包。Python包Pyjanitor使用基于文本的API扩展了Pandas。这个易于使用的API为我们提供了方便的数据清理技术。显然，它一开始是R包 janitor的一部分。此外，它的灵感来自于R包 dplyr的易用性和表现力。注意，有一些不同的方式可以使用这些方法，本文不会涵盖所有方式(请参阅文档：https://pyjanitor.readthedocs.io/ )。

如何安装 Pyjanitor

有两种比较容易的方法来安装Pyjanitor:

1.使用Pip安装Pyjanitor

2.使用Conda安装Pyjanitor:

既然我们已经知道了Pyjanitor是什么以及如何安装这个包，那我们很快就可以继续学习Python数据清理教程了，学习如何从Pandas中删除缺失的值。注意，本Pandas教程将详细介绍如何使用Pandas和Pyjanitor来实现这一点。最后，我们将有一个完整的只使用Pyjanitor的数据清理示例和一个链接到包含所有代码的Jupyter Notebook的链接。

使用Pandas进行数据操作:简明教程（https://www.marsja.se/data-manipulation-pandas-tutorial/ ）

假数据

在第一个Python数据操作示例中，我们将使用一个假数据集。更具体地说，我们将创建一个数据帧，其中有一个空列和一些缺失的值。在本文的这一部分中，我们将进一步使用Python包SciPy和NumPy。也就是说，我们还需要安装这些包。

在这个例子中，我们要创建三个列;Subject, RT (响应时间)和 Deg。要创建响应时间列，我们将使用SciPy的norm来创建正态分布的数据。

使用Scipy创建Python正态分布

在下一个代码块中，我们使用正态分布为响应时间创建一个变量。

重新排列列表并添加缺失的值

此外，我们再添加一些缺失的值，并重新排列正态分布的数据列表:

从字典创建数据帧

最后，我们将为我们的两个变量创建一个字典，并使用该字典来创建一个Pandas数据帧：


从字典创建DataFrame

在Python中使用Pandas和Pyjanitor进行数据清理

如何向Pandas Dataframe添加一个列

现在我们已经从一个字典创建了我们的数据帧，我们准备向它添加一个列。在下面的示例中，我们将使用Pandsa和Pyjanitors方法。

1. 向Pandas Dataframe追加一个列

使用Pandas向一个数据帧添加一个列是非常容易的。在下面的例子中，我们将向Pandas 数据帧中追加一个空列:


向数据帧中添加列

2. 使用Pyjanitor向Pandas Dataframe添加一个列

现在，我们将使用add_column方法向该数据帧中追加一个列。添加一个空列不像使用上面的方法那么容易。然而，正如您将在本文末尾看到的，我们可以在创建我们的数据帧时使用所有方法:


向数据帧中追加列

如何删除Pandas Dataframe中的缺失值

我们的数据集远远不够完整，这是很常见的。这可能是由于测量仪器的错误，人们忘记或拒绝回答某些问题，以及许多其他事情。尽管缺失的信息背后有各种原因，但这些行被称为缺失值。在Pandas的框架中，缺失值由符号NA编码，这与在R统计环境中很像。Pandas有isna()函数来帮助我们识别数据集中的缺失值。如果我们想删除缺失值，Pandas有一个函数dropna()。

1.使用Pandas dropna方法删除缺失值

在下面的代码示例中，我们删除所有具有缺失值的行。注意，如果我们想修改该数据帧，我们应该添加inplace参数并将其设置为true。

2.使用PyJanitor从Pandas Dataframe中删除缺失值

使用Pyjanitor从Pandas Dataframe中删除缺失值的方法与上面的方法相同。也就是说，我们将使用dropna方法。但是，当我们使用Pyjanitor从该数据帧中删除缺失数据时，我们还会使用subset参数来选择要使用哪些列:

如何从Pandas Dataframe中删除一个空列

在下一个Pandas数据操作示例中，我们将从数据帧中删除空列。首先，我们将使用Pandas删除空列，然后，我们将使用Pyjanitor。请记住，在本文的最后，我们将有一个完整的示例，其中我们在实际创建Pandas Dataframe的同时对所有数据进行清理。

1. 从Pandas Dataframe中删除一个空列

当我们想删除一个空列(例如，带有缺失值)时，我们将再次使用Pandas的dropna方法。然而，我们还将使用axis方法并将其设置为1(针对列)。此外，我们还必须使用参数how并将其设置为’ all '。如果我们不这样做，它将删除任何带有缺失值的列。


删除空列

2. 使用Pyjanitor从Pandas Dataframe中删除一个空列

使用Pyjanitor删除一个空列要更容易一点:

如何在Pandas Dataframe中重命名列

现在我们知道了如何删除缺失值、向一个Pandas 数据帧中添加一个列以及如何删除一个列，我们将继续这个数据清理教程来学习如何重命名列。

例如，在我们学习了《如何将数据从一个JSON文件加载到一个Pandas数据帧》的文章中，我们重新命名了列，以便稍后更容易地使用该数据帧。在下面的示例中，我们将读取一个JSON文件，并使用Pandas 数据帧方法rename和Pyjanitor来重命名列。


更多关于将数据加载到数据帧的文章:

如何使用Python和Pandas读写JSON文件
https://www.marsja.se/how-to-read-and-write-json-files-using-python-and-pandas/

Pandas读取CSV教程 https://www.marsja.se/pandas-read-csv-tutorial-to-csv/

Pandas Excel教程:如何读写Excel文件
https://www.marsja.se/pandas-excel-tutorial-how-to-read-and-write-excel-files/

1.在Pandas Dataframe中重命名列

如上图所示，我们想要删除一些空格和特殊字符。在第一个重命名列的例子中，我们将使用Pandas的 rename方法和正则表达式一起来重命名列(即，我们将用下划线替换空格和)。

2. 如何使用Pyjanitor和clean_names重命名列

使用Pyjanitor重命名一个列(或多个列)要容易得多。实际上，当我们导入了这个Python包之后，我们就可以使用clean_names方法，它将给出与使用Pandas的rename方法相同的结果。事实上，使用clean_names，我们还可以将列名称中的所有字母转换为小写:

当从磁盘加载数据时，如何清理数据

使用Pyjanitor清理我们的数据的一个很酷的地方是，我们可以在加载数据时使用上述所有方法。例如，在最后一个数据清理示例中，我们将向该数据帧添加一个列，删除空列，删除缺失的数据，并清理列名称。这就是与Pyjanitor一起工作使我们的生活更容易的原因。


使用Pyjanitor聚合数据

在最后一个例子中，我们将使用Pandas方法agg、groupby和reset_index，以及Pyjanitor方法collapse_levels来计算每个扇区的平均值和标准:

更多关于使用Python和Pandas对数据进行分组和聚合的文章:

Python Pandas分组教程
https://www.marsja.se/python-pandas-groupby-tutorial-examples/

使用Python进行描述性统计
https://www.marsja.se/pandas-python-descriptive-statistics/

结论

在这篇文章中，我们学习了一些数据清理方法。具体来说，我们学习了如何向一个Pandas数据帧追加一个列、删除空列、处理缺失值以及重命名列(即，获得更好的列名)。当然，当我们使用Pandas和Pyjanitor时，还有更多的数据清理方法可用。

总之，此Python包所增加的方法与R包janitor和dplyr中的方法是相似的。在预处理数据时，这些方法将使我们的生活更容易。

你最喜欢的数据清理方法和/或包是什么?不管你使用的是R、Python或任何其他编程语言。请在下方留言!

英文原文：https://www.marsja.se/easiest-data-cleaning-method-using-python-pandas-pyjanitor/
译者：野生大熊猫