前言
科研工作者、工程師、業(yè)務分析者這些和數(shù)據(jù)打交道的職業(yè)，數(shù)據(jù)分析在他們工作中是一項核心任務。這么不僅僅針對“大數(shù)據(jù)”的從業(yè)者，即使你筆記本硬盤上的數(shù)據(jù)也值得分析。數(shù)據(jù)分析的第一步是洗數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)可能有各種不同的來源，包括：
1、Web服務器的日志
2、某種科學儀器的輸出結果
3、在線調查問卷的導出結果
4、1970s的政府數(shù)據(jù)
5、企業(yè)顧問準備的報告
這些來源的共同點是：你絕對料想不到他們的各種怪異的格式。數(shù)據(jù)給你了，那就要處理，但這些數(shù)據(jù)可能經(jīng)常是：
1、不完整的（某些記錄的某些字段缺失）
2、前后不一致（字段名和結構前后不一）
3、數(shù)據(jù)損壞（有些記錄可能會因為種種原因被破壞）
因此，你必須經(jīng)常維護你的清洗程序來清洗這些原始數(shù)據(jù)，把他們轉化成易于分析的格式，通常稱為data wrangling。接下來會介紹一些關于如何有效清洗數(shù)據(jù)，所有介紹的內(nèi)容都可以由任意編程語言實現(xiàn)。
使用斷言
這是最重要的一點經(jīng)驗：使用斷言(Assertions)揪出代碼中的bug。用斷言的形式寫下你對代碼格式的假設，如果一旦發(fā)現(xiàn)有數(shù)據(jù)跟你的斷言相悖，就修改這些斷言。
記錄是有序的？如果是，斷言之！每一條記錄都是有7個字段么？如果是，斷言之。每一個字段都是0-26之間的奇數(shù)么？如果是，斷言之！總之，能斷言的都斷言！
在理想世界中，所有記錄都應該是整整齊齊的格式，并且遵循某種簡潔的內(nèi)在結構。但是實際當中可不是這樣。寫斷言寫到你眼出血，即便是出血還得再寫。
洗數(shù)據(jù)的程序肯定會經(jīng)常崩潰。這很好，因為每一次崩潰都意味著你這些糟糕的數(shù)據(jù)又跟你最初的假設相悖了。反復的改進你的斷言直到能成功的走通。但一定要盡可能讓他們保持嚴格，不要太寬松，要不然可能達不到你要的效果。最壞的情況不是程序走不通，而是走出來不是你要的結果。
不要默默的跳過記錄
原始數(shù)據(jù)中有些記錄是不完整或者損壞的，所以洗數(shù)據(jù)的程序只能跳過。默默的跳過這些記錄不是最好的辦法，因為你不知道什么數(shù)據(jù)遺漏了。因此，這樣做更好:
1、打印出warning提示信息，這樣你就能夠過后再去尋找什么地方出錯了
2、記錄總共跳過了多少記錄，成功清洗了多少記錄。這樣做能夠讓你對原始數(shù)據(jù)的質量有個大致的感覺，比如，如果只跳過了0.5%，這還說的過去。但是如果跳過了35%，那就該看看這些數(shù)據(jù)或者代碼存在什么問題了。
使用Set或者Counter把變量的類別以及類別出現(xiàn)的頻次存儲起來
數(shù)據(jù)中經(jīng)常有些字段是枚舉類型的。例如，血型只能是A、B、AB或者O。用斷言來限定血型只能是這4種之一雖然挺好，但是如果某個類別包含多種可能的值，尤其是當有的值你可能始料未及的話，就不能用斷言了。這時候，采用counter這種數(shù)據(jù)結構來存儲就會比較好用。這樣做你就可以：
1、對于某個類別，假如碰到了始料未及的新取值時，就能夠打印一條消息提醒你一下。
2、洗完數(shù)據(jù)之后供你反過頭來檢查。例如，假如有人把血型誤填成C，那回過頭來就能輕松發(fā)現(xiàn)了。
斷點清洗
如果你有大量的原始數(shù)據(jù)需要清洗，要一次清洗完可能需要很久，有可能是5分鐘，10分鐘，一小時，甚至是幾天。實際當中，經(jīng)常在洗到一半的時候突然崩潰了。
假設你有100萬條記錄，你的清洗程序在第325392條因為某些異常崩潰了，你修改了這個bug，然后重新清洗，這樣的話，程序就得重新從1清洗到325391，這是在做無用功。其實可以這么做：1. 讓你的清洗程序打印出來當前在清洗第幾條，這樣，如果崩潰了，你就能知道處理到哪條時崩潰了。2. 讓你的程序支持在斷點處開始清洗，這樣當重新清洗時，你就能從325392直接開始。重洗的代碼有可能會再次崩潰，你只要再次修正bug然后從再次崩潰的記錄開始就行了。
當所有記錄都清洗結束之后，再重新清洗一遍，因為后來修改bug后的代碼可能會對之前的記錄的清洗帶來一些變化，兩次清洗保證萬無一失。但總的來說，設置斷點能夠節(jié)省很多時間，尤其是當你在debug的時候。
在一部分數(shù)據(jù)上進行測試
不要嘗試一次性清洗所有數(shù)據(jù)。當你剛開始寫清洗代碼和debug的時候，在一個規(guī)模較小的子集上進行測試，然后擴大測試的這個子集再測試。這樣做的目的是能夠讓你的清洗程序很快的完成測試集上的清洗，例如幾秒，這樣會節(jié)省你反復測試的時間。
但是要注意，這樣做的話，用于測試的子集往往不能涵蓋到一些奇葩記錄，因為奇葩總是比較少見的嘛。
把清洗日志打印到文件中
當運行清洗程序時，把清洗日志和錯誤提示都打印到文件當中，這樣就能輕松的使用文本編輯器來查看他們了。
可選：把原始數(shù)據(jù)一并存儲下來
當你不用擔心存儲空間的時候這一條經(jīng)驗還是很有用的。這樣做能夠讓原始數(shù)據(jù)作為一個字段保存在清洗后的數(shù)據(jù)當中，在清洗完之后，如果你發(fā)現(xiàn)哪條記錄不對勁了，就能夠直接看到原始數(shù)據(jù)長什么樣子，方便你debug。
不過，這樣做的壞處就是需要消耗雙倍的存儲空間，并且讓某些清洗操作變得更慢。所以這一條只適用于效率允許的情況下。
最后一點，驗證清洗后的數(shù)據(jù)
記得寫一個驗證程序來驗證你清洗后得到的干凈數(shù)據(jù)是否跟你預期的格式一致。你不能控制原始數(shù)據(jù)的格式，但是你能夠控制干凈數(shù)據(jù)的格式。所以，一定要確保干凈數(shù)據(jù)的格式是符合你預期的格式的。
這一點其實是非常重要的，因為你完成了數(shù)據(jù)清洗之后，接下來就會直接在這些干凈數(shù)據(jù)上進行下一步工作了。如非萬不得已，你甚至再也不會碰那些原始數(shù)據(jù)了。因此，在你開始數(shù)據(jù)分析之前要確保數(shù)據(jù)是足夠干凈的。要不然的話，你可能會得到錯誤的分析結果，到那時候，就很難再發(fā)現(xiàn)很久之前的數(shù)據(jù)清洗過程中犯的錯了。
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