# ============================================================
# pandas數(shù)據(jù)清洗完整指南 - 環(huán)境準(zhǔn)備
# 公主號(hào)：船長Talk（更多數(shù)據(jù)分析干貨，關(guān)注公主號(hào)）
# ============================================================
import pandas as pd
import numpy as np
# 設(shè)置pandas顯示選項(xiàng)，方便查看數(shù)據(jù)
pd.set_option('display.max_columns', None)   # 顯示所有列
pd.set_option('display.max_rows', 50)        # 最多顯示50行
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)  # 浮點(diǎn)數(shù)保留2位小數(shù)
print("pandas版本：", pd.__version__)
print("numpy版本：", np.__version__)

# ============================================================
# 構(gòu)造臟數(shù)據(jù)集 —— 模擬電商用戶行為數(shù)據(jù)
# 特意制造各種數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，便于演示清洗方法
# ============================================================
data = {
    'user_id':    [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1002, 1007, 1008, 1009, 1010],
    'username':   ['張三', '李四', ' 王五 ', 'ZHAO6', '田七', '李四', None, '周九', '吳十', ''],
    'age':        [25, 200, 28, -1, 32, 200, 29, None, 31, 26],
    'gender':     ['男', '女', '男', '未知', '女', '女', '男', '男', '未知', '女'],
    'city':       ['北京', '上海', '廣州', '深圳', '杭州', '上海', '成都', None, '武漢', '南京'],
    'purchase_amt': [288.5, 1500.0, 66.0, 999.0, 0, 1500.0, 350.0, 88.0, None, 122.5],
    'order_date': ['2024-01-15', '2024-01-16', '2024/01/17', '20240118', '2024-01-19',
                   '2024-01-16', '2024-01-21', '2024-01-22', '2024-01-23', 'invalid_date'],
    'category':   ['電子', '服裝', '食品', '電子', '美妝', '服裝', '電子', '食品', '服裝', '家居'],
    'score':      [4.5, 3.8, 5.0, 2.1, 4.2, 3.8, None, 4.0, 3.5, 4.8],
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始數(shù)據(jù)形狀：", df.shape)
print("\n原始數(shù)據(jù)：")
print(df)
print("\n數(shù)據(jù)類型：")
print(df.dtypes)

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# 技巧1：缺失值檢測(cè)與處理
# 公主號(hào)：船長Talk
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# --- 1.1 檢測(cè)缺失值 ---
# 查看每列缺失數(shù)量和比例
missing_info = pd.DataFrame({
    '缺失數(shù)量': df.isnull().sum(),
    '缺失比例': (df.isnull().sum() / len(df) * 100).round(2),
    '非空數(shù)量': df.notnull().sum()
})
print("缺失值統(tǒng)計(jì)：")
print(missing_info[missing_info['缺失數(shù)量'] > 0])  # 只顯示有缺失的列
# 快速查看：哪些行有缺失值
rows_with_na = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(f"\n含缺失值的行數(shù)：{len(rows_with_na)}")
# --- 1.2 刪除缺失值 ---
# 刪除缺失值比例超過50%的行（可調(diào)整閾值）
df_clean = df.dropna(thresh=int(len(df.columns) * 0.5))
print(f"\n刪除高缺失行后剩余：{len(df_clean)} 行")
# 只刪除關(guān)鍵字段為空的行（user_id不能為空）
df_clean = df.dropna(subset=['user_id', 'username'])
print(f"刪除user_id/username為空后剩余：{len(df_clean)} 行")
# --- 1.3 填充缺失值 ---
df_filled = df.copy()
# 數(shù)值型：用中位數(shù)填充（比均值更穩(wěn)健，不受極端值影響）
df_filled['age'].fillna(df_filled['age'].median(), inplace=True)
df_filled['score'].fillna(df_filled['score'].median(), inplace=True)
df_filled['purchase_amt'].fillna(df_filled['purchase_amt'].median(), inplace=True)
# 分類型：用眾數(shù)填充
df_filled['gender'].fillna(df_filled['gender'].mode()[0], inplace=True)
# 字符串型：用固定值填充
df_filled['city'].fillna('未知城市', inplace=True)
df_filled['username'].fillna('匿名用戶', inplace=True)
# 用前一行的值填充（適合時(shí)間序列）
# df_filled['purchase_amt'].fillna(method='ffill', inplace=True)
print("\n填充后缺失值數(shù)量：")
print(df_filled.isnull().sum())

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# 技巧2：重復(fù)值檢測(cè)與去重
# 注意：去重要根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯判斷"什么是真正的重復(fù)"
# 
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# --- 2.1 檢測(cè)重復(fù)行 ---
# 完全重復(fù)（所有列都相同）
full_dup = df.duplicated()
print(f"完全重復(fù)行數(shù)：{full_dup.sum()}")
# 關(guān)鍵字段重復(fù)（業(yè)務(wù)上同一用戶的重復(fù)訂單）
key_dup = df.duplicated(subset=['user_id', 'order_date'])
print(f"user_id + order_date 重復(fù)行數(shù)：{key_dup.sum()}")
# 查看重復(fù)的具體內(nèi)容
print("\n重復(fù)數(shù)據(jù)明細(xì)：")
print(df[df.duplicated(subset=['user_id'], keep=False)])  # keep=False 顯示所有重復(fù)行
# --- 2.2 去重 ---
# 保留第一次出現(xiàn)的記錄
df_dedup = df.drop_duplicates(subset=['user_id'], keep='first')
print(f"\n按user_id去重后：{len(df_dedup)} 行（原始：{len(df)} 行）")
# 保留最新的記錄（先排序再取最后一條）
df_sorted = df.sort_values('order_date', ascending=True)
df_dedup_latest = df_sorted.drop_duplicates(subset=['user_id'], keep='last')
print(f"保留最新記錄去重后：{len(df_dedup_latest)} 行")
# 重置索引（去重后索引可能不連續(xù)）
df_dedup = df_dedup.reset_index(drop=True)
print("\n去重并重置索引后：")
print(df_dedup[['user_id', 'username', 'order_date']].head())

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# 技巧3：異常值檢測(cè)與處理
# 兩種主流方法：IQR箱線圖法 + 3σ規(guī)則
# 公主號(hào)：船長Talk
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# --- 3.1 業(yè)務(wù)規(guī)則檢查（最直接的方法）---

print("=== 業(yè)務(wù)規(guī)則異常檢測(cè) ===")

# 年齡異常：人類年齡合理范圍 0-120歲
age_anomaly = df[(df['age']  120)]
print(f"年齡異常（120）的行數(shù)：{len(age_anomaly)}")
print(age_anomaly[['user_id', 'username', 'age']])

# 消費(fèi)金額異常：不能為負(fù)數(shù)
amt_anomaly = df[df['purchase_amt']  upper)]
    print(f"  Q1={Q1:.2f}, Q3={Q3:.2f}, IQR={IQR:.2f}")
    print(f"  正常范圍：[{lower:.2f}, {upper:.2f}]")
    print(f"  異常值數(shù)量：{len(outliers)}，索引：{outliers.index.tolist()}")
    return lower, upper

# 對(duì)年齡列做IQR檢測(cè)
print("年齡列IQR檢測(cè)：")
age_valid = df[df['age'] > 0]['age']  # 先過濾負(fù)值
lower_age, upper_age = detect_outliers_iqr(age_valid)

# --- 3.3 異常值處理策略 ---

df_clean2 = df.copy()

# 策略1：直接刪除異常行
df_clean2 = df_clean2[(df_clean2['age'] >= 0) & (df_clean2['age']  120, 'age'] = median_age

print(f"\n處理異常值后數(shù)據(jù)量：{len(df_clean2)} 行")

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# 技巧4：數(shù)據(jù)類型檢查與轉(zhuǎn)換
# 數(shù)據(jù)類型不對(duì)是很多報(bào)錯(cuò)的根源
# 公主號(hào)：船長Talk
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df_typed = df_filled.copy()

print("轉(zhuǎn)換前數(shù)據(jù)類型：")
print(df_typed.dtypes)

# --- 4.1 日期類型轉(zhuǎn)換 ---

# pd.to_datetime 支持多種格式，errors='coerce' 把無法解析的轉(zhuǎn)為 NaT
df_typed['order_date'] = pd.to_datetime(df_typed['order_date'], errors='coerce')
print(f"\n日期轉(zhuǎn)換后，NaT數(shù)量：{df_typed['order_date'].isnull().sum()}")

# 從日期中提取更多特征
df_typed['order_year']  = df_typed['order_date'].dt.year
df_typed['order_month'] = df_typed['order_date'].dt.month
df_typed['order_day']   = df_typed['order_date'].dt.day
df_typed['order_weekday'] = df_typed['order_date'].dt.dayofweek  # 0=周一, 6=周日

# --- 4.2 數(shù)值類型轉(zhuǎn)換 ---

# 字符串轉(zhuǎn)數(shù)值，無法轉(zhuǎn)換的設(shè)為 NaN
df_typed['age'] = pd.to_numeric(df_typed['age'], errors='coerce')
df_typed['purchase_amt'] = pd.to_numeric(df_typed['purchase_amt'], errors='coerce')

# --- 4.3 分類類型轉(zhuǎn)換（節(jié)省內(nèi)存）---

# 低基數(shù)列（取值有限）轉(zhuǎn)為 category 類型，大幅節(jié)省內(nèi)存
cat_cols = ['gender', 'city', 'category']
for col in cat_cols:
    df_typed[col] = df_typed[col].astype('category')

print("\n轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)類型：")
print(df_typed.dtypes)

# 內(nèi)存對(duì)比
print(f"\n原始內(nèi)存：{df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024:.1f} KB")
print(f"轉(zhuǎn)換后內(nèi)存：{df_typed.memory_usage(deep=True).sum() / 1024:.1f} KB")

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# 技巧5：字符串清洗（str accessor 系列方法）
# 處理姓名/地址等文本字段的常見問題
# 公主號(hào)：船長Talk
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df_str = df_filled.copy()

# --- 5.1 去除空格 ---

# strip() 去首尾空格，lstrip() 去左側(cè)，rstrip() 去右側(cè)
df_str['username'] = df_str['username'].str.strip()

# 去除中間多余空格（正則替換）
df_str['username'] = df_str['username'].str.replace(r'\s+', '', regex=True)

# --- 5.2 大小寫統(tǒng)一 ---

# 統(tǒng)一轉(zhuǎn)為大寫（適合身份證、訂單號(hào)等編碼）
df_str['username'] = df_str['username'].str.upper()

# 或首字母大寫
# df_str['username'] = df_str['username'].str.title()

# --- 5.3 字符串過濾與篩選 ---

# 篩選包含特定字符的行
china_users = df_str[df_str['city'].str.contains('京|滬|穗', na=False)]
print(f"一線城市用戶數(shù)：{len(china_users)}")

# 過濾掉空字符串（空字符串不是NaN，要單獨(dú)處理）
df_str = df_str[df_str['username'].str.strip() != '']
df_str = df_str[df_str['username'].notna()]  # 再過濾NaN

# --- 5.4 字符串提取 ---

# 從字符串中提取數(shù)字
sample = pd.Series(['訂單001', '訂單002abc', '無編號(hào)', '訂單100'])
order_nums = sample.str.extract(r'(\d+)', expand=False)  # 提取數(shù)字部分
print("\n訂單編號(hào)提?。?)
print(order_nums)

# --- 5.5 字符串替換 ---

# 替換特定字符
df_str['gender'] = df_str['gender'].str.replace('未知', '保密')

print("\n字符串清洗完成，username示例：")
print(df_str['username'].head(8))

# ============================================================
# 技巧6：數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化（機(jī)器學(xué)習(xí)前必做的預(yù)處理步驟）
# Min-Max歸一化 vs Z-score標(biāo)準(zhǔn)化
# 公主號(hào)：船長Talk
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df_norm = df_filled.copy()

# 只處理數(shù)值列
numeric_cols = ['age', 'purchase_amt', 'score']

# --- 6.1 Min-Max 歸一化（將數(shù)值縮放到[0,1]區(qū)間）---
# 適用場(chǎng)景：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KNN、聚類等對(duì)量綱敏感的算法

def minmax_normalize(series):
    """Min-Max歸一化公式：(x - min) / (max - min)"""
    return (series - series.min()) / (series.max() - series.min())

for col in numeric_cols:
    df_norm[f'{col}_minmax'] = minmax_normalize(df_norm[col])

# --- 6.2 Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化（均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1）---
# 適用場(chǎng)景：線性回歸、SVM、PCA等假設(shè)正態(tài)分布的算法

def zscore_normalize(series):
    """Z-score公式：(x - mean) / std"""
    return (series - series.mean()) / series.std()

for col in numeric_cols:
    df_norm[f'{col}_zscore'] = zscore_normalize(df_norm[col])

print("歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果對(duì)比（前5行）：")
compare_cols = ['purchase_amt', 'purchase_amt_minmax', 'purchase_amt_zscore']
print(df_norm[compare_cols].head())

print("\n歸一化后統(tǒng)計(jì)：")
print(df_norm[['purchase_amt_minmax', 'purchase_amt_zscore']].describe().round(3))

# ============================================================
# 技巧7：用分組聚合快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
# 這是數(shù)據(jù)分析師常用的"數(shù)據(jù)探查"手段
# 公主號(hào)：船長Talk
# ============================================================

df_check = df_filled.copy()

# --- 7.1 按城市分組，查看各城市數(shù)據(jù)分布 ---

city_stats = df_check.groupby('city').agg(
    用戶數(shù)=('user_id', 'count'),
    平均年齡=('age', 'mean'),
    平均消費(fèi)=('purchase_amt', 'mean'),
    最高消費(fèi)=('purchase_amt', 'max'),
    最低消費(fèi)=('purchase_amt', 'min'),
).round(2)

print("各城市數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：")
print(city_stats)

# --- 7.2 交叉分析：性別 × 品類 的消費(fèi)習(xí)慣 ---

cross_table = df_check.pivot_table(
    values='purchase_amt',
    index='gender',
    columns='category',
    aggfunc='mean',
    fill_value=0  # 缺失組合填0
).round(2)

print("\n性別×品類消費(fèi)交叉表：")
print(cross_table)

# --- 7.3 用 value_counts 檢查類別字段 ---

print("\n性別分布（包含異常值）：")
print(df['gender'].value_counts(dropna=False))  # dropna=False 顯示空值統(tǒng)計(jì)

print("\n城市分布 Top5：")
print(df['city'].value_counts().head())

# ============================================================
# 技巧8：將所有清洗步驟封裝成Pipeline（生產(chǎn)環(huán)境推薦）
# 好處：可復(fù)用、可測(cè)試、流程透明
# 公主號(hào)：船長Talk
# ============================================================

def clean_user_data(df_raw):
    """
    用戶數(shù)據(jù)清洗完整Pipeline
    
    Parameters:
        df_raw: 原始DataFrame
    
    Returns:
        df_clean: 清洗后的DataFrame
        report: 清洗報(bào)告字典
    """
    df = df_raw.copy()
    report = {'原始行數(shù)': len(df)}
    
    # Step1: 刪除完全重復(fù)行
    before = len(df)
    df = df.drop_duplicates(subset=['user_id'], keep='first')
    report['去重刪除行數(shù)'] = before - len(df)
    
    # Step2: 處理異常值（業(yè)務(wù)規(guī)則）
    df = df[(df['age'].isna()) | (df['age'].between(0, 120))]
    df = df[(df['purchase_amt'].isna()) | (df['purchase_amt'] >= 0)]
    report['異常值刪除行數(shù)'] = len(df_raw.drop_duplicates(subset=['user_id'])) - len(df)
    
    # Step3: 字符串清洗
    if 'username' in df.columns:
        df['username'] = df['username'].str.strip().replace('', np.nan)
    
    # Step4: 類型轉(zhuǎn)換
    df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'], errors='coerce')
    
    # Step5: 缺失值填充
    df['age'].fillna(df['age'].median(), inplace=True)
    df['purchase_amt'].fillna(0, inplace=True)
    df['score'].fillna(df['score'].median(), inplace=True)
    df['city'].fillna('未知', inplace=True)
    df['gender'].fillna('保密', inplace=True)
    
    # Step6: 重置索引
    df = df.reset_index(drop=True)
    
    report['清洗后行數(shù)'] = len(df)
    report['清洗率'] = f"{(1 - len(df)/report['原始行數(shù)'])*100:.1f}%"
    
    return df, report

# 執(zhí)行Pipeline
df_final, clean_report = clean_user_data(df)

print("="*40)
print("數(shù)據(jù)清洗報(bào)告：")
print("="*40)
for key, value in clean_report.items():
    print(f"  {key}: {value}")

print(f"\n最終數(shù)據(jù)預(yù)覽：")
print(df_final.head())
print(f"\n最終數(shù)據(jù)形狀：{df_final.shape}")
print(f"\n最終缺失值統(tǒng)計(jì)：")
print(df_final.isnull().sum())