包含日期值的清洗数据

日期是数据中经常出现的一种类型。在数据清洗过程中，需要对日期进行统一的格式处理、缺失值填充、异常值处理等操作。本文将介绍一些常见的日期清洗方法。

统一日期格式

在实际数据中，日期的格式可能各不相同，如“YYYY-MM-DD”、“MM/DD/YYYY”、“MM/DD/YY”等。为了方便后续的操作，需要将不同格式的日期转化为统一的格式。可以使用Python中的datetime模块将日期字符串转化为datetime对象，再通过strftime方法将datetime对象转化为指定格式的字符串。

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 假设日期格式为“YYYY/MM/DD”
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%Y/%m/%d")
df['date'] = df['date'].strftime("%Y-%m-%d")

缺失值处理

在数据中，日期可能存在缺失值。在进行数据分析时，可以选择填充缺失值或删除缺失值。最常用的填充方法是使用该列的均值或中位数进行填充。对于日期类型的数据可以通过fillna方法填充缺失值。

df['date'].fillna(df['date'].mean(), inplace=True)

异常值处理

在数据中，由于某些原因，日期可能存在异常值。比如错误的日期格式、日期超出了数据采集时间范围等。对于这种异常值，需要进行特殊处理。

有些错误的日期格式可以使用正则表达式进行匹配，并将其转化为正确的格式。对于日期超出了数据采集时间范围等情况，可以选择将其删除或者填充为缺失值。

import re

# 将错误日期格式的"10\10\2010"转化为"2010-10-10"
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: re.sub(r"\b(\d{1,2})\\(\d{1,2})\\(\d{4})", r"\3-\2-\1", x))

# 将超出时间范围的日期删除
df = df[(df['date'] >= '2010-01-01') & (df['date'] <= '2020-12-31')]

# 将超出时间范围的日期填充为缺失值
import numpy as np
df.loc[(df['date'] < '2010-01-01') | (df['date'] > '2020-12-31'), 'date'] = np.nan

时间序列

如果需要对时间序列进行分析，可以对日期进行拆分，获取年、月、日等信息。可以使用Python中的strftime方法对datetime对象进行拆分。

df['year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime("%Y")
df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime("%m")
df['day'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime("%d")

总结

本文介绍了一些常见的日期清洗方法，包括统一日期格式、缺失值处理、异常值处理和时间序列。在实际场景中，根据数据的特点和需求，可以选择相应的方法进行日期清洗。