unittest使用pandas库清理数据|极客教程

unittest使用pandas库清理数据

介绍

在数据分析和机器学习领域中，数据清洗是非常重要的一步。数据清洗的目的是清除数据集中的脏数据，例如缺失值、异常值等，以确保数据的准确性和可靠性。在Python中，Pandas库是一个功能强大的数据处理工具，提供了丰富的数据清洗和转换函数。

在本文中，我们将介绍如何使用unittest模块结合Pandas库来进行数据清洗。我们将首先了解unittest的基本概念，然后使用Pandas库来清洗一个示例数据集，并编写相应的unittest测试用例来验证清洗结果的准确性。

unittest概览

unittest是Python中的一个标准库，用于编写和运行单元测试。单元测试是一种测试方法，对程序中的每个可测试单元进行独立测试，以确保代码的质量和可靠性。unittest提供了断言方法来验证代码的预期行为，同时支持测试夹具和测试套件等功能。

下面是一个简单的示例unittest测试用例：

import unittest

def add(x, y):
    return x + y

class TestAddFunction(unittest.TestCase):

    def test_add_positive_numbers(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)

    def test_add_negative_numbers(self):
        self.assertEqual(add(-1, -2), -3)

    def test_add_zero(self):
        self.assertEqual(add(100, 0), 100)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

在上面的示例中，我们定义了一个add函数用于两个数相加，并编写了三个测试用例来验证其功能。我们可以通过运行python test_add_function.py来执行单元测试。

使用Pandas清理数据

在本节中，我们将使用Pandas库来清洗一个示例数据集。假设我们有一个包含缺失值和异常值的数据集，我们将使用Pandas库来处理这些问题。

首先，我们准备一个示例数据集：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, None, 4, 5],
    'B': [0, 5, 10, 15, 20],
    'C': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，将得到以下示例数据集：

     A   B          C
0  1.0   0      apple
1  2.0   5     banana
2  NaN  10     cherry
3  4.0  15       date
4  5.0  20  elderberry

我们可以看到，数据集中有一个缺失值（NaN），以及一列有异常值的文本数据。接下来，我们将使用Pandas库来清洗这个数据集。

处理缺失值

首先我们处理缺失值。我们可以使用fillna()方法将缺失值替换为指定的值，或者使用dropna()方法删除包含缺失值的行。

# 替换缺失值为平均值
mean_A = df['A'].mean()
df['A'].fillna(mean_A, inplace=True)

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

print(df)

运行以上代码，将得到以下清洗后的数据集：

     A   B          C
0  1.0   0      apple
1  2.0   5     banana
3  4.0  15       date
4  5.0  20  elderberry

我们可以看到，缺失值已经被处理掉了。

处理异常值

接下来我们处理异常值。在本例中，我们将用正则表达式来检测异常值，并将其替换为指定值。

import re

# 使用正则表达式匹配文本数据
pattern = re.compile(r'[a-zA-Z]+')
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: x if pattern.match(x) else 'unknown')

print(df)

运行以上代码，将得到以下清洗后的数据集：

     A   B          C
0  1.0   0      apple
1  2.0   5     banana
3  4.0  15       date
4  5.0  20  elderberry

我们可以看到，异常值已经被替换为unknown。

编写unittest测试用例

在本节中，我们将编写unittest测试用例来验证数据清洗的结果。我们将分别编写几个测试用例来检查缺失值、异常值的处理是否正确。

import unittest
import pandas as pd
import re

class TestDataCleaning(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        data = {
            'A': [1, 2, None, 4, 5],
            'B': [0, 5, 10, 15, 20],
            'C': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry']
        }
        self.df = pd.DataFrame(data)

    def test_fillna(self):
        mean_A = self.df['A'].mean()
        self.df['A'].fillna(mean_A, inplace=True)
        self.assertTrue(self.df['A'].isnull().sum() == 0)

    def test_dropna(self):
        self.df.dropna(inplace=True)
        self.assertTrue(self.df.isnull().values.any() == False)

    def test_regex(self):
        pattern = re.compile(r'[a-zA-Z]+')
        self.df['C'] = self.df['C'].apply(lambda x: x if pattern.match(x) else 'unknown')
        self.assertTrue((self.df['C'] == 'unknown').sum() == 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

在上面的示例中，我们定义了三个测试用例来验证缺失值填充、缺失值删除、异常文本的处理是否正确。我们可以通过运行python test_data_cleaning.py来执行这些测试用例。