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<!--
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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "1b560955ff39a2bcf2a049fce474a951",
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"translation_date": "2025-09-05T11:46:51+00:00",
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|
"source_file": "2-Working-With-Data/08-data-preparation/README.md",
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"language_code": "tw"
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}
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-->
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# 資料處理：資料準備
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| ](../../sketchnotes/08-DataPreparation.png)|
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|:---:|
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|資料準備 - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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## [課前測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/14)
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根據資料來源，原始資料可能包含一些不一致性，這些問題會對分析和建模造成挑戰。換句話說，這些資料可以被歸類為「髒資料」，需要進行清理。本課程重點介紹清理和轉換資料的技術，以處理缺失、不準確或不完整的資料。本課程涵蓋的主題將使用 Python 和 Pandas 庫，並在本目錄中的[筆記本](../../../../2-Working-With-Data/08-data-preparation/notebook.ipynb)中進行演示。
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## 清理資料的重要性
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- **使用和重用的便利性**：當資料被妥善組織和標準化後，搜尋、使用和與他人共享資料會更加容易。
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- **一致性**：資料科學通常需要處理多個資料集，來自不同來源的資料集需要合併在一起。確保每個資料集都有共同的標準化，能確保合併後的資料仍然有用。
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- **模型準確性**：清理過的資料能提高依賴該資料的模型的準確性。
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## 常見的清理目標和策略
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- **探索資料集**：資料探索（在[後續課程](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing)中會介紹）可以幫助你發現需要清理的資料。透過視覺化觀察資料集中的值，可以設置對其餘部分的期望，或提供解決問題的思路。探索可以包括基本查詢、視覺化和抽樣。
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- **格式化**：根據來源，資料可能在呈現方式上存在不一致性。這可能導致搜尋和表示值時出現問題，雖然在資料集中可以看到，但在視覺化或查詢結果中未正確表示。常見的格式化問題包括解決空白、日期和資料類型。解決格式化問題通常由使用資料的人來決定。例如，日期和數字的表示方式可能因國家而異。
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- **重複資料**：重複出現的資料可能會產生不準確的結果，通常應該移除。這在合併兩個或多個資料集時很常見。然而，有些情況下，合併資料集中的重複部分可能提供額外資訊，需要保留。
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- **缺失資料**：缺失資料可能導致不準確以及結果偏弱或偏差。有時可以通過重新加載資料、使用 Python 等程式計算填補缺失值，或者直接移除該值及其相關資料來解決。資料缺失的原因有很多，解決缺失值的方式可能取決於它們缺失的原因和方式。
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## 探索 DataFrame 資訊
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> **學習目標**：完成本小節後，你應該能夠熟練地查找存儲在 pandas DataFrame 中的資料的一般資訊。
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當你將資料載入 pandas 後，它通常會以 DataFrame 的形式存在（參考之前的[課程](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data/07-python#dataframe)了解詳細概述）。然而，如果你的 DataFrame 中的資料集有 60,000 行和 400 列，你該如何開始了解你正在處理的內容？幸運的是，[pandas](https://pandas.pydata.org/) 提供了一些方便的工具，可以快速查看 DataFrame 的整體資訊以及前幾行和後幾行。
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為了探索這些功能，我們將導入 Python 的 scikit-learn 庫並使用一個經典的資料集：**Iris 資料集**。
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```python
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import pandas as pd
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from sklearn.datasets import load_iris
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iris = load_iris()
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iris_df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])
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```
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| |sepal length (cm)|sepal width (cm)|petal length (cm)|petal width (cm)|
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|----------------------------------------|-----------------|----------------|-----------------|----------------|
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|0 |5.1 |3.5 |1.4 |0.2 |
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|1 |4.9 |3.0 |1.4 |0.2 |
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|2 |4.7 |3.2 |1.3 |0.2 |
|
|
|
|3 |4.6 |3.1 |1.5 |0.2 |
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|
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|4 |5.0 |3.6 |1.4 |0.2 |
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- **DataFrame.info**：首先，`info()` 方法用於列印 `DataFrame` 中內容的摘要。讓我們看看這個資料集的內容：
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```python
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|
iris_df.info()
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|
```
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|
```
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|
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
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|
Data columns (total 4 columns):
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|
# Column Non-Null Count Dtype
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|
--- ------ -------------- -----
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|
0 sepal length (cm) 150 non-null float64
|
|
|
1 sepal width (cm) 150 non-null float64
|
|
|
2 petal length (cm) 150 non-null float64
|
|
|
3 petal width (cm) 150 non-null float64
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|
|
dtypes: float64(4)
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|
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memory usage: 4.8 KB
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|
```
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從中我們知道 *Iris* 資料集有 150 筆資料，分布在四個欄位中，且沒有空值。所有資料都以 64 位浮點數存儲。
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- **DataFrame.head()**：接下來，為了檢查 `DataFrame` 的實際內容，我們使用 `head()` 方法。讓我們看看 `iris_df` 的前幾行：
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```python
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|
iris_df.head()
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|
```
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|
```
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|
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
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0 5.1 3.5 1.4 0.2
|
|
|
1 4.9 3.0 1.4 0.2
|
|
|
2 4.7 3.2 1.3 0.2
|
|
|
3 4.6 3.1 1.5 0.2
|
|
|
4 5.0 3.6 1.4 0.2
|
|
|
```
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|
|
- **DataFrame.tail()**：相反地，為了檢查 `DataFrame` 的最後幾行，我們使用 `tail()` 方法：
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```python
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|
iris_df.tail()
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|
```
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|
```
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|
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
|
|
|
145 6.7 3.0 5.2 2.3
|
|
|
146 6.3 2.5 5.0 1.9
|
|
|
147 6.5 3.0 5.2 2.0
|
|
|
148 6.2 3.4 5.4 2.3
|
|
|
149 5.9 3.0 5.1 1.8
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|
```
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|
> **重點**：僅僅通過查看 DataFrame 的元數據或前幾行和後幾行的值，你就可以立即了解你正在處理的資料的大小、形狀和內容。
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## 處理缺失資料
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> **學習目標**：完成本小節後，你應該知道如何替換或移除 DataFrame 中的空值。
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大多數情況下，你想使用（或必須使用）的資料集中都會有缺失值。如何處理缺失資料涉及微妙的權衡，可能會影響最終分析和實際結果。
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Pandas 以兩種方式處理缺失值。第一種方式你之前已經見過：`NaN`，即非數值（Not a Number）。這實際上是一個特殊值，是 IEEE 浮點規範的一部分，僅用於表示缺失的浮點值。
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對於浮點數以外的缺失值，pandas 使用 Python 的 `None` 對象。雖然你可能會覺得遇到兩種不同的值來表示基本相同的事情有些混亂，但這種設計選擇有其合理的程式設計原因，實際上，這種方式為大多數情況提供了良好的折衷。不過，`None` 和 `NaN` 都有一些限制，需注意它們的使用方式。
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在[筆記本](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/4-Data-Science-Lifecycle/15-analyzing/notebook.ipynb)中了解更多關於 `NaN` 和 `None` 的資訊！
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- **檢測空值**：在 `pandas` 中，`isnull()` 和 `notnull()` 方法是檢測空資料的主要方法。兩者都返回布林掩碼。接下來我們將使用 `numpy` 處理 `NaN` 值：
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```python
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import numpy as np
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example1 = pd.Series([0, np.nan, '', None])
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example1.isnull()
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```
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```
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0 False
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1 True
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2 False
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|
3 True
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dtype: bool
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```
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仔細查看輸出。是否有任何結果讓你感到驚訝？雖然 `0` 是一個算術空值，但它仍然是一個完全有效的整數，pandas 將其視為整數。`''` 則稍微微妙一些。雖然我們在第一部分中使用它來表示空字串值，但它仍然是一個字串對象，而不是 pandas 所認為的空值。
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現在，讓我們反過來以更實際的方式使用這些方法。你可以直接將布林掩碼用作 ``Series`` 或 ``DataFrame`` 的索引，這在處理孤立的缺失（或存在）值時非常有用。
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> **重點**：`isnull()` 和 `notnull()` 方法在 `DataFrame` 中的使用結果相似：它們顯示結果及其索引，這對於處理資料時非常有幫助。
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- **移除空值**：除了識別缺失值，pandas 還提供了一種方便的方法來移除 `Series` 和 `DataFrame` 中的空值。（特別是在大型資料集上，通常更建議直接移除缺失值，而不是以其他方式處理它們。）讓我們回到 `example1`：
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```python
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example1 = example1.dropna()
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example1
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```
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|
```
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0 0
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|
2
|
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|
dtype: object
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|
```
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注意，這應該與你的 `example3[example3.notnull()]` 輸出相似。不同之處在於，`dropna` 移除了 `Series` `example1` 中的缺失值，而不是僅僅索引掩碼值。
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由於 `DataFrame` 是二維的，它提供了更多選項來移除資料。
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```python
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example2 = pd.DataFrame([[1, np.nan, 7],
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[2, 5, 8],
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|
[np.nan, 6, 9]])
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|
example2
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|
```
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| | 0 | 1 | 2 |
|
|
|
|------|---|---|---|
|
|
|
|0 |1.0|NaN|7 |
|
|
|
|1 |2.0|5.0|8 |
|
|
|
|2 |NaN|6.0|9 |
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（你是否注意到 pandas 將兩列提升為浮點數以容納 `NaN`？）
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你無法從 `DataFrame` 中移除單個值，因此必須移除整行或整列。根據你的需求，你可能需要移除其中之一，pandas 提供了兩者的選項。由於在資料科學中，列通常代表變數，行代表觀測值，因此你更可能移除資料行；`dropna()` 的預設設置是移除所有包含任何空值的行：
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|
```python
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|
example2.dropna()
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|
```
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|
```
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|
0 1 2
|
|
|
1 2.0 5.0 8
|
|
|
```
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|
|
如果需要，你可以移除列中的 NA 值。使用 `axis=1` 來完成：
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|
```python
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|
|
example2.dropna(axis='columns')
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|
|
```
|
|
|
```
|
|
|
2
|
|
|
0 7
|
|
|
1 8
|
|
|
2 9
|
|
|
```
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注意，這可能會移除你可能想保留的大量資料，特別是在較小的資料集中。如果你只想移除包含多個甚至所有空值的行或列，可以在 `dropna` 中使用 `how` 和 `thresh` 參數指定這些設置。
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預設情況下，`how='any'`（如果你想自己檢查或查看該方法的其他參數，可以在程式碼單元中運行 `example4.dropna?`）。你也可以指定 `how='all'`，以便僅移除包含所有空值的行或列。讓我們擴展我們的示例 `DataFrame` 來看看這一點。
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|
```python
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|
|
example2[3] = np.nan
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|
example2
|
|
|
```
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|
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| |0 |1 |2 |3 |
|
|
|
|------|---|---|---|---|
|
|
|
|0 |1.0|NaN|7 |NaN|
|
|
|
|1 |2.0|5.0|8 |NaN|
|
|
|
|2 |NaN|6.0|9 |NaN|
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|
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`thresh` 參數提供了更細緻的控制：你可以設置行或列需要保留的*非空*值數量：
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```python
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|
example2.dropna(axis='rows', thresh=3)
|
|
|
```
|
|
|
```
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|
0 1 2 3
|
|
|
1 2.0 5.0 8 NaN
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|
```
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在這裡，第一行和最後一行被移除，因為它們僅包含兩個非空值。
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- **填充空值**：根據你的資料集，有時用有效值填充空值比移除它們更合理。你可以使用 `isnull` 直接進行填充，但這可能很繁瑣，特別是當你有很多值需要填充時。由於這是資料科學中非常常見的任務，pandas 提供了 `fillna`，它返回一個 `Series` 或 `DataFrame` 的副本，將缺失值替換為你選擇的值。讓我們創建另一個示例 `Series` 來看看這在實際中的運作方式。
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|
```python
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|
example3 = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde'))
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|
example3
|
|
|
```
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|
|
```
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|
|
a 1.0
|
|
|
b NaN
|
|
|
c 2.0
|
|
|
d NaN
|
|
|
e 3.0
|
|
|
dtype: float64
|
|
|
```
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|
你可以用單一值（例如 `0`）填充所有空值：
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|
```python
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|
example3.fillna(0)
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|
```
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|
|
```
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|
a 1.0
|
|
|
b 0.0
|
|
|
c 2.0
|
|
|
d 0.0
|
|
|
e 3.0
|
|
|
dtype: float64
|
|
|
```
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|
|
你可以**向前填充**空值，即使用最後一個有效值填充空值：
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|
```python
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|
|
example3.fillna(method='ffill')
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|
```
|
|
|
```
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|
|
a 1.0
|
|
|
b 1.0
|
|
|
c 2.0
|
|
|
d 2.0
|
|
|
e 3.0
|
|
|
dtype: float64
|
|
|
```
|
|
|
你也可以**向後填充**，即向後傳播下一個有效值以填充空值：
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|
```python
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|
example3.fillna(method='bfill')
|
|
|
```
|
|
|
```
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|
|
a 1.0
|
|
|
b 2.0
|
|
|
c 2.0
|
|
|
d 3.0
|
|
|
e 3.0
|
|
|
dtype: float64
|
|
|
```
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|
如你所料，這對 `DataFrame` 也適用，但你還可以指定沿著哪個 `axis` 填充空值。再次使用之前的 `example2`：
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|
|
```python
|
|
|
example2.fillna(method='ffill', axis=1)
|
|
|
```
|
|
|
```
|
|
|
0 1 2 3
|
|
|
0 1.0 1.0 7.0 7.0
|
|
|
1 2.0 5.0 8.0 8.0
|
|
|
2 NaN 6.0 9.0 9.0
|
|
|
```
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|
|
注意，當前一個值不可用進行向前填充時，空值仍然保留。
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|
|
> **重點提示：** 處理數據集中缺失值的方法有很多種。具體採用哪種策略（刪除、替換，甚至是如何替換）應該根據該數據的具體情況來決定。隨著你處理和分析數據集的經驗增長，你將對如何處理缺失值有更好的理解。
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## 移除重複資料
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> **學習目標：** 在本小節結束後，您應該能夠熟練地識別並移除 `DataFrame` 中的重複值。
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除了遺漏資料外，您在真實世界的數據集中也經常會遇到重複的資料。幸運的是，`pandas` 提供了一種簡單的方法來檢測和移除重複的項目。
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- **識別重複項：`duplicated`**：您可以使用 pandas 的 `duplicated` 方法輕鬆地找到重複值。該方法會返回一個布林遮罩，指示 `DataFrame` 中某個項目是否是之前項目的重複。讓我們創建另一個範例 `DataFrame` 來看看它的運作方式。
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|
```python
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example4 = pd.DataFrame({'letters': ['A','B'] * 2 + ['B'],
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'numbers': [1, 2, 1, 3, 3]})
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|
example4
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|
```
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|
| |letters|numbers|
|
|
|
|------|-------|-------|
|
|
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|0 |A |1 |
|
|
|
|1 |B |2 |
|
|
|
|2 |A |1 |
|
|
|
|3 |B |3 |
|
|
|
|4 |B |3 |
|
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
example4.duplicated()
|
|
|
```
|
|
|
```
|
|
|
0 False
|
|
|
1 False
|
|
|
2 True
|
|
|
3 False
|
|
|
4 True
|
|
|
dtype: bool
|
|
|
```
|
|
|
- **移除重複項：`drop_duplicates`**：此方法會返回一份數據副本，其中所有 `duplicated` 值均為 `False`：
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|
|
```python
|
|
|
example4.drop_duplicates()
|
|
|
```
|
|
|
```
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|
letters numbers
|
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|
0 A 1
|
|
|
1 B 2
|
|
|
3 B 3
|
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|
```
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|
`duplicated` 和 `drop_duplicates` 預設會考慮所有列，但您可以指定它們僅檢查 `DataFrame` 中的部分列：
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|
|
```python
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|
|
example4.drop_duplicates(['letters'])
|
|
|
```
|
|
|
```
|
|
|
letters numbers
|
|
|
0 A 1
|
|
|
1 B 2
|
|
|
```
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|
> **重點：** 移除重複資料是幾乎每個數據科學項目中的重要部分。重複的資料可能會影響分析結果，導致不準確的結論！
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|
## 🚀 挑戰
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所有討論過的材料都提供在 [Jupyter Notebook](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/2-Working-With-Data/08-data-preparation/notebook.ipynb) 中。此外，每個部分後面都有練習題，試著完成它們吧！
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|
## [課後測驗](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/15)
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## 回顧與自學
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有許多方法可以探索並準備您的數據進行分析和建模，而清理數據是一個需要親自動手的步驟。試試 Kaggle 上的這些挑戰，探索本課未涵蓋的技術。
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- [數據清理挑戰：解析日期](https://www.kaggle.com/rtatman/data-cleaning-challenge-parsing-dates/)
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- [數據清理挑戰：數據縮放與標準化](https://www.kaggle.com/rtatman/data-cleaning-challenge-scale-and-normalize-data)
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|
## 作業
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[評估表單中的數據](assignment.md)
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**免責聲明**：
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本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。 |
