Вопрос или проблема
Итак, я скачал этот набор данных Ecommerce с Kaggle здесь:
https://www.kaggle.com/datasets/kolawale/focusing-on-mobile-app-or-website
После преобразования его в файл csv, кажется, возникла проблема. Данные, начиная со 2-й строки (1-я строка содержит имена столбцов, такие как Email, Address, Avatar, Avg. Session Length, Time on App, Yearly Amount Spent и т.д.), как будто «разливаются» в смежные строки.
Например, данные (разделенные запятыми), соответствующие одному клиенту, не содержатся в одной строке. Часть из них находится в одной строке, а остальное в строке ниже.
Когда я применяю ‘Text to Column’ в Excel, данные распределяются по столбцам так, что это не имеет смысла, т.е. данные Address клиента будут в колонке ’email’, данные ‘Avg Session Length’ будут в колонке ‘Time on App’ и так далее.
Кроме того, большинство ячеек становятся пустыми и теряют данные, так что эти ячейки превращаются в NaN при чтении с помощью функции pandas’ read_csv(). Это показано ниже:
Применение ‘Text to Column’ к этим данным приведет к разделению данных между столбцами таким образом, что важная информация теряется. Чтение этого файла csv с помощью функции pandas’ read_csv() почти наверняка приведет к превращению этих пустых ячеек в ‘NaN’. Это показано ниже:
Какой есть обходной путь для этого? Как объединить данные в этом файле csv так, чтобы данные для каждого клиента содержались только в одной строке? Любая помощь или совет очень ценятся. Спасибо.
Проблема в том, что поле адреса является строкой с символом новой строки посередине. Excel это не нравится, но Pandas csv reader может справиться с этим:
df = pd.read_csv("Ecommerce Customers.csv")
Если вы хотите заменить специальный символ на более привычный пробел:
df["Address"] = df["Address"].str.replace("\n", " ")
Затем вы можете сохранить dataframe как csv файл с помощью df.to_csv("Ecommerce Customers2.csv") и открыть его в Excel, если вы хотите, но я предполагаю, что вы продолжите использовать Pandas для анализа данных.
Ответ или решение
Проблема, которую вы описываете, довольно распространена при работе с данными, особенно когда исходные данные содержат специальные символы, такие как символы новой строки, которые могут нарушить структуру CSV-файла. Эта ситуация часто встречается, когда вы загружаете и обрабатываете большие наборы данных из таких источников, как Kaggle. Давайте подробно рассмотрим, как можно решить эту проблему с помощью библиотеки Pandas, следуя формуле TEA (Теория, Пример, Применение).
Теория
Основная проблема состоит в том, что данные из одного атрибута переходят в следующую строку из-за наличия символов новой строки. Это приводит к дезорганизации данных, что затрудняет их анализ и обработку. Когда вы загружаете такие данные через pandas.read_csv(), происходит следующее:
- При чтении файла, каждая строка в CSV интерпретируется как отдельная запись.
- Символы новой строки в значениях полей разрывают строки, и информация одного наблюдения распределяется по нескольким строкам.
В стандартной ситуации такие символы новой строки могут быть частью значений, например, в строках текста, представляющих адреса или другие текстовые поля.
Пример
Рассмотрим сценарий, когда у нас есть CSV-файл с такими данными:
Email,Address,Avatar,Session Length,Time on App,Yearly Amount Spent
john.doe@example.com,"123 Main St
Apt 4",avatar1.png,34.5,12.3,500
jane.doe@example.com,"456 Elm St\nSuite 8",avatar2.png,37.2,15.4,600Здесь видно, что поле "Address" содержит символы новой строки, разделяющие адрес на две части и создающие ошибочное восприятие строк.
Применение
Для решения этой проблемы мы будем использовать возможности Pandas для правильной загрузки и обработки данных:
-
Чтение файла с обработкой новой строки:
По умолчанию
pandas.read_csv()способен обработать данные, если они корректно покрыты кавычками. В вашем случае это так и есть. Если же данные не читаются корректно, можно попробовать следующие подходы:import pandas as pd # Чтение файла с использованием правильной обработки текста df = pd.read_csv("Ecommerce_Customers.csv", engine='python')Использование параметра
engine='python'иногда помогает в сложных случаях. -
Замена символов новой строки на пробелы:
После того, как вы убедились, что данные загрузились корректно, можно обработать конкретные поля для замены символов новой строки:
df["Address"] = df["Address"].str.replace("\n", " ")Это действие заменит все вхождения новой строки на пробелы, обеспечивая целостность строк.
-
Сохранение и проверка:
Убедившись в корректности данных, вы можете сохранить обработанный DataFrame в новый CSV-файл:
df.to_csv("Ecommerce_Customers_Cleaned.csv", index=False)Откройте этот файл в Excel или другом текстовом редакторе, чтобы удостовериться, что данные теперь структурированы должным образом.
Заключение
Использование Pandas для обработки и корректировки CSV-файлов с проблемными строками данных значительно упрощает жизнь аналитикам данных. Понимание того, как специальные символы влияют на структуру данных, позволяет более эффективно обрабатывать и исправлять их, что ведет к более надежному анализу данных.
Сохраняя свой процесс систематизированным, начиная с понимания структуры файла и заканчивая конкретными действиями по исправлению, вы можете добиться высокого качества обработки данных. Успешное решение такой проблемы не только предотвращает потерю данных, но и улучшает качество анализа и последующей интерпретации результатов.