
用R語言做簡單的數(shù)據(jù)清洗
昨天和學(xué)長聊到下周要做的數(shù)據(jù)清洗工作,心想應(yīng)該很好上手吧,結(jié)果今早爬起來一問度娘,立馬就被灌了整鍋的毒雞湯…某論壇上的網(wǎng)友甚至告訴小編,數(shù)據(jù)清洗占了他某項(xiàng)工作中的八成分量,是絕對(duì)的大工程…
額…好吧,盡管小編還是這方面的零基礎(chǔ)學(xué)員,鼓搗了一整天依然圖樣圖森破,但是在“還要多學(xué)習(xí)”的精神指引下,還是來跟大家分享一點(diǎn)學(xué)習(xí)中的收獲吧。
前方預(yù)警:大神請(qǐng)繞行~
在開始今天的介紹之前,有幾點(diǎn)說明:
1. 這次介紹的代碼主要針對(duì)重復(fù)值、缺失值和字符中的空格等情況的處理;
2. 由于篇幅限制,演示中導(dǎo)入csv格式文件作為數(shù)據(jù)來源;
3. 請(qǐng)?jiān)凇拔募辈藛沃邪裄軟件的“當(dāng)前工作目錄”改為導(dǎo)入文件所在目錄;
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4. 本次使用的數(shù)據(jù)是世界銀行數(shù)據(jù)庫中的“國家政策和制度評(píng)估(CPIA):公共部門管理和機(jī)構(gòu)集群平均值(1=低至 6=高)”數(shù)據(jù);另外,為使清洗效果更明顯,我對(duì)其做了點(diǎn)“手腳”,讓其顯得“更亂”:
那么,這么“臟亂”的數(shù)據(jù)該咋“洗”呢?具體步驟如下:
1. 讀取并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表??梢酝ㄟ^查看數(shù)據(jù)表前5行看看是否讀取;
#讀取并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表
data=data.frame(read.csv('CPIA.csv',header =1))
#查看數(shù)據(jù)表前5行
head(data)
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2. 清洗特定列的重復(fù)值。R語言的返回結(jié)果為:重復(fù)的標(biāo)記為TURE,不重復(fù)的值標(biāo)記為FALSE;下面以清洗“國家名稱”這一列的重復(fù)值為例,其他各列依次完成;
#重復(fù)值清洗
duplicated(data$Country.Name)
![]()
#刪除重復(fù)值,返回唯一值列表
data=unique(data)
#查看清洗結(jié)果
duplicated(data$Country.Name)
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3. 空值清洗。
(1)如果查找數(shù)據(jù)表中的空值,則代碼為:
#查找數(shù)據(jù)表中的空值
head(is.na(data),n = 264)
需要注意的是,這里的264是數(shù)據(jù)容量,R語言的返回結(jié)果依然是空值標(biāo)記為TURE,非空值標(biāo)記為FALSE;
(2)如果查找特定列中的空值,則代碼如下(以2015年數(shù)據(jù)為例):
#查看特定列中的空值
is.na(data$X2015)
(3)處理空值的方式有兩種,將空值填充為0或刪除空值所在行;
#將空值填充為0
data[is.na(data)] <- 0
#刪除空值所在行
data<-na.omit(data)
4. 去除特定列中字符間的空格。需要安裝并加載raster包,以“國家名稱”列為例;
#提取“國家名稱”列
Country.Name=as.vector(data$Country.Name)
#安裝raster包
install.packages('raster')
#加載raster包
library(raster)
#去除“國家名稱”字段中的空格
Country=trim(Country.Name)
#覆蓋原有“國家名稱”字段
data$Country.Name=Country
5. 另存為新文件,供后續(xù)分析;
#保存為csv文件
write.csv(data,file="CPIA1.csv")
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