实现功能：

python实现数据清洗，对重复记录、缺失值、异常值进行检测，并对其进行处理。

实现代码：

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import numpy as np

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import pandas as pd

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def Read_data(file):

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dt = pd.read_csv(file)

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dt.columns = ['age', 'sex', 'chest_pain_type', 'resting_blood_pressure', 'cholesterol',

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'fasting_blood_sugar', 'rest_ecg', 'max_heart_rate_achieved','exercise_induced_angina',

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'st_depression', 'st_slope', 'num_major_vessels', 'thalassemia', 'target']

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data =dt

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pd.set_option('display.max_rows', None)

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pd.set_option('display.max_columns', None)

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pd.set_option('display.width', None)

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pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)

14

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

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print(data.head())

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return data

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def data_clean(data):

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# 重复值处理

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print('存在' if any(data.duplicated()) else '不存在', '重复观测值')

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data.drop_duplicates()

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# 缺失值处理

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print(data.isnull())

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print(data.isnull().sum()) #检测每列中缺失值的数量

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print(data.isnull().T.sum()) #检测每行缺失值的数量

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print('不存在' if any(data.isnull()) else '存在', '缺失值')

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data.dropna() # 直接删除记录

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data.fillna(method='ffill') # 前向填充

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data.fillna(method='bfill') # 后向填充

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data.fillna(value=2) # 值填充

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data.fillna(value={'resting_blood_pressure': data['resting_blood_pressure'].mean()}) # 统计值填充

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# 异常值处理

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data1 = data['resting_blood_pressure']

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# 标准差监测

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xmean = data1.mean()

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xstd = data1.std()

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print('存在' if any(data1 > xmean + 2 * xstd) else '不存在', '上限异常值')

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print('存在' if any(data1 < xmean - 2 * xstd) else '不存在', '下限异常值')

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# 箱线图监测

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q1 = data1.quantile(0.25)

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q3 = data1.quantile(0.75)

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up = q3 + 1.5 * (q3 - q1)

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dw = q1 - 1.5 * (q3 - q1)

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print('存在' if any(data1 > up) else '不存在', '上限异常值')

47

print('存在' if any(data1 < dw) else '不存在', '下限异常值')

48

data1[data1 > up] = data1[data1 < up].max()

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data1[data1 < dw] = data1[data1 > dw].min()

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# print(data1)

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if __name__=="__main__":

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data1=Read_data("F:\数据杂坛\\0504\heartdisease\Heart-Disease-Data-Set-main\\UCI Heart Disease Dataset.csv")

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data_clean(data1)

实现效果：

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