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Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2022/01/21

3個實用的Pandas套件清理重複資料教學
本文以Kaggle網站的Amazon 2009-2019年Top50暢銷書資料集( https://www.kaggle.com/sootersaalu/amazon-top-50-bestselling-books-2009-2019 )為例,教大家如何查找及清理資料集的重複資料,提升資料的品質。
Q: Pandas duplicated()查找重複資料
想要使用Pandas套件查找資料集的重複資料,利用duplicated()方法(Method)可以得到每筆資料的重複狀態,True代表重複,False為沒重複,如下範例:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
print(df.duplicated())
接著,透過Pandas套件的括號[]語法即可檢視重複資料的各欄位資料,如下範例:
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
print(df[df.duplicated()])
Pandas套件的duplicated()方法(Method)除了能夠查找所有欄位資料完全一樣的重複資料外,也提供了以下兩個關鍵字參數,來客製化查找的方式:
1. subset-查找特定欄位的重複資料
2. keep-保留第一筆(first)、最後一筆(last)或全部(False)的重複資料
如下範例:
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']
df = df[df.duplicated(subset=column_names, keep=False)]
print(df)
以上範例即是查找Name(書名)、Author(作者)、Year(出版年)及Genre(類型)四個欄位都一樣的重複資料,並且全部保留。
Q: Pandas drop_duplicates()刪除重複資料
從資料集裡找到重複的資料後,接下來,最常見的就是進行刪除或群組處理。
而要刪除完全一樣的重複資料,可以利用Pandas套件的drop_duplicates()方法(Method),如下範例:
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
df.drop_duplicates(inplace=True)
其中,inplace關鍵字參數代表直接從現有資料集中刪除重複資料。
另外,要刪除特定欄位重複的資料,同樣可以透過subset及keep關鍵字參數來達成,如下範例:
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']
df.drop_duplicates(subset=column_names, keep='first', inplace=True)
Q: Pandas groupby()、agg()群組重複資料
除了可以利用Pandas套件的drop_duplicates()方法(Method)刪除重複資料外,有時基於商業邏輯,可以透過群組的方式解決重複資料。
這時候,就可以利用Pandas套件的groupby()方法(Method)群組相同資料的欄位,以及agg()方法(Method),統計運算剩餘的不同資料欄位,達到合併重複資料成一筆的效果,如下範例:
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']
summeries = {'User Rating': 'mean', 'Reviews': 'sum', 'Price': 'mean'}
df = df.groupby(by=column_names).agg(summeries).reset_index()
print(df)
如果想要學習更多的Python應用教學,歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2022/01/pandas-drop-duplicate-data.html
)網站觀看更多精彩內容。
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Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2022/01/20

教你用Pandas套件清理資料中的常見資料型態問題(下)
想要實作資料分析,讀取資料是第一步所要執行的動作,而如果沒有正確的進行資料前處理(Data Preprocessing),就會影響最後分析結果的準確性及可靠性。
本文就先針對「資料型態」,來和大家分享如何有效找出髒資料(Dirty Data),並且利用Pandas套件來進行資料處理或清理,避免髒資料(Dirty Data)導致分析的副作用。
Q: Pandas類別資料型態(category)處理
在實作機器學習或分類資料的時候,有時會以數字來分別表示不同類別的資料。
同樣以Kaggle網站的ASUS筆電資料集( https://www.kaggle.com/bhageshcodebeast/asus-laptops-2020-jun )為例,為了進行示範,Mike將「Category筆電類別欄位」利用以下三個數字表示:
0-其他
1-Premium
2-Platinum
Pandas讀取資料集後,如下範例:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
print(df)
而各欄位的資料型態,如下範例:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
print(df.info())
可以看到Pandas套件判定「Category筆電類別欄位」為int64(整數)型態,當利用Pandas套件的describe()方法(Method)進行摘要性統計的時候,就會看到數字型態的統計結果,如下範例:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
print(df['Category'].describe())
但事實上,「Category筆電類別欄位」為類別資料型態(category),如果沒有將欄位進行轉型,就有可能誤導後續的操作或統計。
解決方法,可以使用Pandas套件的astype()方法(Method),將「Category筆電類別欄位」轉型為類別型態(category),這時候,再透過describe()方法(Method)來查看摘要性統計的時候,就會是類別型態(category)的統計結果,如下範例:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv')
df['Category'] = df['Category'].astype('category') #轉型
print(df['Category'].describe())
以上就是在進行資料分析的過程中,常見的資料型態問題,本文和大家分享了利用Pandas套件的info()方法(Method),來查看各欄位的資料型態是否與需求相符,如果其中含有髒資料(Dirty Data),可以使用strip()方法(Method)進行資料清理,以及透過astype()方法(Method)轉型為正確的資料型態。
如果想要學習更多的Python應用教學,歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/12/processing-data-type-with-pandas.html
)網站觀看更多精彩內容。
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「請再說一次」英文怎麼表達?各種場合的禮貌用語與實用例句總整理!
在日常交流中難免會有聽不清楚或需要對方重複的情況,禮貌地請別人「再說一次」英文該如何表達呢?本篇文章將分享七個常用的英文句型,幫助你根據不同場合選擇合適的表達方式。
1. Can you say that again?
你可以再說一次嗎?
⇨ 這是最直接的說法,適合一般會話中使用,語氣禮貌且不過於正式。
• 例句:Sorry, I missed that. Can you say that again?
抱歉,我沒聽清楚。你可以再說一次嗎?
2. Could you repeat that, please?
你可以重複一次嗎?
⇨ 用「Could」使句子更禮貌,適合用於職場中與同事或客戶的正式場合。
• 例句:I didn’t quite catch that. Could you repeat that, please?
我沒完全聽清楚。你可以再說一次嗎?
3. I’m sorry, could you go over that one more time?
抱歉,可以再說一次嗎?
⇨ 此句型特別適合會議中使用,帶有禮貌且語氣正式。
• 例句:I’m sorry, could you go over that one more time?
抱歉,可以再說一次嗎?
4. Would you mind saying that again?
你介意再說一次嗎?
⇨ 使用「Would you mind」能使語氣更委婉而禮貌,在與上司或重要客戶交談用這句話準沒錯!
• 例句:Would you mind saying that again? I want to make sure I understand correctly.
你介意再說一次嗎?我想確認我有聽清楚。
5. Could you clarify that, please?
你可以解釋得更清楚一些嗎?
⇨ 當你不僅僅需要對方重複一次,而是希望他解釋得更清楚時,可以用這種表達方式。
• 例句:I’m not sure I fully understood. Could you clarify that, please?
我不確定我有完全理解。你可以解釋得更清楚一些嗎?
6. I didn’t quite catch that. Could you say it again?
我沒聽清楚,可以再說一次嗎?
⇨ 這是稍微輕鬆的說法,適合在與熟悉的同事朋友交談時使用。
• 例句:I didn’t quite catch that. Could you say it again?
我沒聽清楚,可以再說一次嗎?
7. Sorry, I missed that. Do you mind repeating it?
抱歉,我沒聽到。你介意再重複一次嗎?
⇨ 這句話中帶有歉意,有點像是因為自己不小心恍神沒聽清楚,導致需要對方再說一次。
• 例句:Sorry, I missed that. Do you mind repeating it?
抱歉,我沒聽到。你介意再重複一次嗎?
學會這些英文表達句能幫助你與他人溝通表達更加流暢!
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