Python数据预处理

一、内容：

1、数据清洗
2、数据集成
3、数据可视化

二、实验数据

根据航空公司系统内的客户基本信息、乘机信息以及积分信息等详细数据，依据末次飞行日期( LAST_FLIGHT_DATE)，以2014年3月31日为结束时间，选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口，抽取观测窗口2012年4月1日至2014年3月31日内有乘机记录的所有客户的详细数据形成历史数据，分为air_data01.xlsx、air_data02.xlsx总共62988条记录。其中包含了会员卡号、入会时间、性别、年龄、会员卡级别、工作地城市、工作地所在省份、工作地所在国家、观测窗口结束时间、观测窗口乘机积分、飞行公里数、飞行次数、飞行时间、乘机时间间隔、平均折扣率等44个属性,如下表2-1所示。

三、设计方案

1、数据清洗：

a.首先将数据进行统计性分析，查找每列属性观测值中的空值个数最大值、最小值。得到的分析结果表如下表3-1所示。通过对原始数据观察发现数据中存在票价为空值的记录，同时存在票价最小值为0、折扣率最小值为0但总飞行公里数大于0的记录。票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成的。其他的数据可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换造成的。

b.紧接着是分别对air_data01、air_data02两个数据集进行读取，并进行重复数据筛选与删除，对绘制箱型图年龄和票价为空的记录等异常值进行发现与删除，保留清洗后的数据。

2.数据集成

这一步是将数据清洗后的air_data01、air_data02两个数据集合并存放在一个数据存储中(cleanedfile_finish.csv)，目的是为了便于后续的数据挖掘工作。

3.数据可视化

使用数据集成后的新产生的多维数据集cleanedfile_finish.csv对数据进行可视化操作，并对表格中的统计数据完成直方图、饼图、条形图、箱型图、热力图的绘制。

四、实验结论

1、程序源代码

1）数据清洗

a、准备工作：

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

b、数据统计性分析：

datafile= 'air_data01.xlsx'# 航空原始数据,第一行为属性标签resultfile = 'explore.csv'# 数据统计性分析结果表data = pd.read_excel(datafile)datafile2= 'air_data02.xlsx'resultfile2 = 'explore2.csv' data2 = pd.read_excel(datafile2)explore = data.describe(percentiles = [], include = 'all').T# T是转置explore['null'] = len(data)-explore['count']explore = explore[['null', 'max', 'min']]explore.columns = ['空值数', '最大值', '最小值']# 表头重命名explore.to_csv('resultfile.csv')# 导出结果explore2 = data2.describe(percentiles = [], include = 'all').T# T是转置explore2['null'] = len(data)-explore2['count']explore2 = explore2[['null', 'max', 'min']]explore2.columns = ['空值数', '最大值', '最小值'] explore2.to_csv('resultfile2.csv') datatemp = pd.concat([explore,explore2],axis=0)datatemp.to_csv('data_Statistical analysis.csv') # 导出最终结果

通过对原始数据观察发现数据中存在票价为空值的记录，同时存在票价最小值为0、折扣率最小值为0但总飞行公里数大于0的记录。票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成的。其他的数据可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换造成的。所以后面我们将对这一部分数据进行清除操作。

c、对数据集进行读取：

df1 = pd.read_excel('air_data01.xlsx')df2 = pd.read_excel('air_data02.xlsx')对重复数据进行删除：def df_drop(df): #删除重复数据print("yunxingle")df_1 = df.duplicated() #进行重复判断print("重复判断\n：",df_1)df_2 = df[df.duplicated()]#显示重复数据sssprint("\n\n\n重复数据\n",df_2) df_new = df.drop_duplicates() #删除重复数据return df_newdf_drop(df1)df_drop(df2)

d、对缺失行进行删除：

def df_kong(df): df_1 = df.apply(lambda col:sum(col.isnull())/col.size) print('\n判断缺失情况:\n\n',df_1) df_2 = df.dropna(how='any')#删除所有含有缺失值的行 print(df_2.head(10)) return df_2df_kong(df1)df_kong(df2)

e、合并数据并保存:

data_new1 = df_kong(df_drop(df1))data_new2 = df_kong(df_drop(df2))data_integrated = pd.concat([data_new1,data_new2],axis=1)data_integrated.to_csv('data_integrated.csv')# 保存清洗后的数据

f、异常值清除：

data = pd.read_csv('data_integrated.csv')# data = data_new1age = data['AGE'].dropna()age = age.astype('int64')# 绘制会员年龄分布箱型图plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'# 设置中文显示fig = plt.figure(figsize = (5 ,10))plt.boxplot(age,patch_artist=True,labels = ['会员年龄'],# 设置x轴标题boxprops = {'facecolor':'lightblue'})# 设置填充颜色plt.title('会员年龄分布箱线图')# 显示y坐标轴的底线plt.grid(axis='y')plt.show()plt.close()# 箱型图显示年龄数据存在有大于100的异常值，下面予以修正print('原始数据的形状为：',data.shape)index = data['AGE'] > 100# 去除年龄大于100的记录data2 = data[~index]print('数据清洗后数据的形状为：',data2.shape)data2.to_csv('cleanedfile_01.csv')# 保存清洗后的数据age = data2['AGE'].dropna()age = age.astype('int64')# 绘制会员年龄分布箱型图plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'# 设置中文显示fig2 = plt.figure(figsize = (5 ,10))plt.boxplot(age,patch_artist=True,labels = ['会员年龄'],# 设置x轴标题boxprops = {'facecolor':'lightblue'})# 设置填充颜色plt.title('会员年龄分布箱线图')# 显示y坐标轴的底线plt.grid(axis='y')plt.show()plt.close()data3 = pd.read_csv('cleanedfile_01.csv',encoding = 'utf-8')print('原始数据的形状为：',data3.shape)# 去除票价为空的记录data3_notnull = data3.loc[data3['SUM_YR_1'].notnull() & data3['SUM_YR_2'].notnull(),:]print('删除缺失记录后数据的形状为：',data3_notnull.shape)# data3_notnull.to_csv('data3_notnull.csv')# 保存清洗后的数据# 只保留票价非零的，或者平均折扣率不为0且总飞行公里数大于0的记录。index1 = data3_notnull['SUM_YR_1'] != 0index2 = data3_notnull['SUM_YR_2'] != 0index3 = (data3_notnull['SEG_KM_SUM']> 0) & (data3_notnull['avg_discount'] != 0)cleanedfile_02 = data3_notnull[(index1 | index2) & index3]print('数据清洗后数据的形状为：',cleanedfile_02.shape)cleanedfile_02.to_csv('cleanedfile_finish1.csv')# 保存清洗后的数据

2）数据集成

data_new1 = df_kong(df_drop(df1))data_new2 = df_kong(df_drop(df2))data_integrated = pd.concat([data_new1,data_new2],axis=1)#数据集成data_integrated.to_csv('data_integrated.csv')# 保存清洗后的数据

3）数据可视化

a、准备工作：

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdatafile= 'cleanedfile_finish.csv'

b、各年份会员入会人数直方图绘制：

from datetime import datetimeffp = data['FFP_DATE'].apply(lambda x:datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d'))ffp_year = ffp.map(lambda x : x.year)# 绘制各年份会员入会人数直方图fig = plt.figure(figsize = (8 ,5))plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.hist(ffp_year, bins='auto', color='#0504aa')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('入会人数')plt.title('各年份会员入会人数')plt.show()plt.close

c、会员性别比例饼饼图绘制：

male = pd.value_counts(data['GENDER'])['男']female = pd.value_counts(data['GENDER'])['女']# 绘制会员性别比例饼图fig = plt.figure(figsize = (7 ,4))# 设置画布大小plt.pie([ male, female], labels=['男','女'], colors=['lightskyblue', 'lightcoral'], autopct='%1.1f%%')plt.title('会员性别比例')plt.show()plt.close

d、会员各级别人数条形图绘制：

lv_four = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[4]lv_five = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[5]lv_six = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[6]# 绘制会员各级别人数条形图fig = plt.figure(figsize = (8 ,5))# 设置画布大小plt.bar(x=range(3), height=[lv_four,lv_five,lv_six], width=0.4, alpha=0.8, color='skyblue')plt.xticks([index for index in range(3)], ['4','5','6'])plt.xlabel('会员等级')plt.ylabel('会员人数')plt.title('会员各级别人数')plt.show()plt.close()

e、会员年龄分布箱型图绘制：

age = data['AGE'].dropna()age = age.astype('int64')# 绘制会员年龄分布箱型图fig = plt.figure(figsize = (5 ,10))plt.boxplot(age,patch_artist=True,labels = ['会员年龄'],# 设置x轴标题boxprops = {'facecolor':'lightblue'}) plt.title('会员年龄分布箱线图')plt.grid(axis='y')plt.show()plt.close

f、最后乘机至结束时长箱型图绘制：

fig = plt.figure(figsize = (5 ,8))plt.boxplot(lte,最后乘机至结束时长箱线图patch_artist=True,labels = ['时长'],# 设置x轴标题boxprops = {'facecolor':'lightblue'})plt.title('会员最后乘机至结束时长分布箱线图')plt.grid(axis='y')plt.show()plt.close

g、客户飞行次数箱型图绘制：

fig = plt.figure(figsize = (5 ,8))plt.boxplot(fc,patch_artist=True,labels = ['飞行次数'], boxprops = {'facecolor':'lightblue'}) plt.title('会员飞行次数分布箱线图')# 显示y坐标轴的底线plt.grid(axis='y')plt.show()plt.close

h、客户总飞行公里数箱型图绘制：

fig = plt.figure(figsize = (5 ,10))plt.boxplot(sks,patch_artist=True,labels = ['总飞行公里数'], boxprops = {'facecolor':'lightblue'})plt.title('客户总飞行公里数箱线图')# 显示y坐标轴的底线plt.grid(axis='y')plt.show()plt.close

i、会员兑换积分次数直方图绘制：

ec = data['EXCHANGE_COUNT']fig = plt.figure(figsize = (8 ,5))plt.hist(ec, bins=5, color='#0504aa')plt.xlabel('兑换次数')plt.ylabel('会员人数')plt.title('会员兑换积分次数分布直方图')plt.show()plt.close

j、计算相关矩阵并绘制热力图：

data_corr = data[['FFP_TIER','FLIGHT_COUNT','LAST_TO_END','SEG_KM_SUM','EXCHANGE_COUNT','Points_Sum']]age1 = data['AGE'].fillna(0)data_corr['AGE'] = age1.astype('int64')data_corr['ffp_year'] = ffp_yeardt_corr = data_corr.corr(method = 'pearson')print('相关性矩阵为：\n',dt_corr)import seaborn as snsplt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(dt_corr, annot=True, vmax=1, square=True, cmap='Blues')plt.show()plt.close

2、程序相关结果展示

1）数据清洗

a、数据统计性分析：

通过对原始数据观察发现数据中存在票价为空值的记录，同时存在票价最小值为0、折扣率最小值为0但总飞行公里数大于0的记录。票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成的。其他的数据可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换造成的。所以后面我们将对这一部分数据进行清除操作。

c、重复值分析：

如图示，显示有重复数据，下面我们将重复数据进行展示。可以看出air_data01有71行重复数据。air_data02有1738行重复数据。


我们对重复数据执行删除操作。

d、缺失行进行分析：


根据观察，表格air_data01存在部分数据缺失，因为数据量较为庞大，所以我们对所有缺失的数据执行行删除操作。

e、重复数据与缺失数据删除前后数据对比:

f、异常值清除：

根据会员年龄分布箱型图，可以看出大部分会员年龄集中在30～50岁之间，极少量的会员年龄小于20岁或高于60岁，且存在一个超过100岁的异常数据。我们对该AGE数据中大于100的进行删除，所得结果如下图所示。

2）数据集成

保存数据到‘cleanedfile_finish1.csv’用于后续数据可视化。

3）数据可视化

a、各年份会员入会人数直方图绘制：

可以发现入会人数大致是随着年份的增加而增加，在2012年达到顶峰。2009年与2013年与趋势不符，有可能是采样的问题，有可能是其他类似政策的问题

b、会员性别比例饼饼图绘制：
可以发现入会男性比例远远高于女性。

c、会员各级别人数条形图绘制：

可以看出绝大多数会员为4级会员，仅有少数5级或者6级会员

d、箱型图绘制

由会员年龄分布箱线图可以看出绝大多数年龄位于30~50岁之间
最后一次乘机时间至观测窗口时长越短，表示客户对航空公司越满意。时间间隔越短同时也表示该客户可能是高价值客户。并且还可以从这个属性中看到公司的发展问题，如果时间间隔短的客户越来越少，说明该公司的运营出现了问题，需要及时调整营销策略。

通过图像可以很清晰的发现：客户的飞行次数与总飞行里程数明显分为两个群体，大部分客户集中在箱型图中的箱体中，少数客户位于箱体上方，这部分客户很可能就是高价值客户。

h、会员兑换积分次数直方图绘制：

通过图形可以看出：绝大多数兑换次数位于0~10次之间，这表明大部分客户很少进行积分兑换。

i、计算相关矩阵并绘制热力图：

通过热力图可以看出：部分属性之间存在强相关性，比如总飞行公里数与票价收入，总累计积分，飞行次数。可以通过这些关联性强的属性进一步对数据进行挖掘分析。

如需要实验代码和数据，请私信，无偿提供，仅供学习交流哦~