1、Python二手房数据分析之数据清洗

抓取的数据文件 抓取的数据

数据清洗前的准备工作：

粗略看一遍数据，我们大致要做的数据处理有以下几点（使用工具为anaconda和jupyter Note book）：

1、由于文件有多个，我们第一步就是要将文件进行合并；

2、抓取下来之后deal_time和last_time的数据不是很干净，所以我们选择从time_list当中提取出这两个日期（并计算到挂牌时间到今天相隔几天）；

3、view列的数据需要分成三列（取前两列关注人数和带看次数）；

4、面积数据要转换成数字；

5、装修风格取精装、简装和其他字段，平层和复式由于数据缺失比较多这一指标就不考虑了；

6、年份里有‘未知年建\’字段，这个需要处理成‘未知年建’；

7、数据清洗前要删除deal_time和last_time和totalcount（总的带看次数，网页在详情页处都是显示0，所以这一数据从view列里获取）列；

8、area_subinfo列的楼型有较多的缺失数据（录入的时候没有录入），把缺失数据都用其它填充；

9、price和total_price的价格单位不一样需要注意；

10、数据清洗完成之后用汉字作为列名以便更具有可读性。

这就是我们在开始正式的数据清洗之前的大致思路和准备工作。

接下来我们开始数据清洗：

1、读取和拼接多个文档的数据：

读取和拼接多个表格

使用的是os.path.join的方法。

2、提取time_list列的两个日期

提取time_list列的两个日期 把两列日期加入到df列表里

处理后新的两列日期如图：

新的两列日期

这样我们就完成了两列日期的数据处理。

3、view列的三组数据的分列

分列

把分开的列重合合并到df里：

合并

列名显示的是0，1，2，可以更改列名，我们等到后面统一更改。

4、面积数据要转换成数字

面积数据要转换成数字

5、装修风格提取

装修风格提取

6、建筑年份数据清洗

建筑年份数据清洗

7、清洗建筑类型

填充缺失值和替换

8、选出关注人数和带看两列的数字

选出关注人数和带看两列的数字

9、接着进行重命名索引和列名

重命名索引和列名

10、获取当前日期和把数据转换成日期格式（使用pd.to_datetime）

获取当前日期：datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')

获取当前日期和把数据转换成日期格式

11、删除有空值的行

删除有空值的行

12、把数值部分的列转换为浮点数

把数值部分的列转换为浮点数

13、选取出我们需要的列并导出数据

导出清洗好的数据

这样，整个数据清洗的过程就基本完成了，下一步我们将进行相应的数据分析，进行数据分析之前也一样要选出我们想要看到的指标和做出的效果。