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今天为大家分享一个非常好用的 Python 库 - pandera。
Github地址：https://github.com/unionai-oss/pandera
在数据科学和数据分析中，数据的质量至关重要。不良的数据质量可能导致不准确的分析和决策。为了确保数据的质量，Python Pandera 库应运而生。本文将深入介绍 Python Pandera，这是一个用于数据验证和清洗的库，并提供丰富的示例代码，帮助大家充分利用它来提高数据质量。
什么是 Python Pandera？
Python Pandera 是一个用于数据验证和清洗的库，它的目标是帮助数据科学家和分析师确保数据的质量，并使数据准备过程更加可维护和可重复。Pandera 提供了一种声明性的方式来定义数据的验证规则，可以轻松地将这些规则应用于数据集，以识别和纠正不良数据。
Pandera 的设计理念是将数据验证和清洗与数据分析代码分离，从而降低了错误的风险，并提高了代码的可读性和可维护性。
安装 Python Pandera
要开始使用 Python Pandera，需要在 Python 环境中安装它。可以使用 pip 包管理器来安装 Pandera。
在终端或命令提示符中运行以下命令：
pip install pandera
安装完成后，可以在 Python 代码中导入 Pandera 并开始使用它。
import pandera as pa
基本用法示例
通过一个简单的示例来了解 Python Pandera 的基本用法。
假设有一个包含学生信息的数据集，希望验证数据是否满足以下规则：
-
学生年龄必须介于 18 到 30 岁之间。
-
学生成绩必须是 0 到 100 之间的整数。
定义数据验证规则
首先，需要定义数据验证规则。在 Pandera 中，可以使用 Schema 对象来定义规则。
以下是如何定义上述规则的代码：
# 导入 Pandera 库
import pandera as pa# 定义数据验证规则
schema = pa.DataFrameSchema({"age": pa.Column(pa.Int, checks=[pa.Check(lambda age: 18 <= age <= 30, element_wise=True)]),"score": pa.Column(pa.Int, checks=[pa.Check(lambda score: 0 <= score <= 100, element_wise=True)])
})
在上述代码中，使用 pa.Column 来定义每列的数据类型，并使用 pa.Check 来定义数据验证规则。这些规则是通过 lambda 函数来定义的，用于检查每个元素是否符合规则。
应用数据验证规则
一旦定义了数据验证规则，可以将其应用于数据集以验证数据的质量。
# 创建包含学生信息的数据集
data = {"age": [25, 19, 32, 28, 22],"score": [90, 75, 110, 88, 95]
}
df = pa.DataFrame(data)# 应用数据验证规则
schema.validate(df)
在上述代码中，首先创建了包含学生信息的 DataFrame，然后使用 schema.validate 方法来验证数据是否符合规则。如果数据不符合规则，Pandera 将引发异常并指出哪些数据不合格。
进阶用法示例
除了基本用法外，Python Pandera 还提供了一些进阶功能，以满足更复杂的数据验证和清洗需求。
1. 数据类型转换
有时候，可能需要将数据从一种类型转换为另一种类型，以满足验证规则。Pandera 可以定义数据类型转换函数并将其应用于数据。
# 定义数据类型转换函数
def convert_age_to_float(age):return float(age)# 定义数据验证规则
schema = pa.DataFrameSchema({"age": pa.Column(pa.Float, checks=[pa.Check(lambda age: 18.0 <= age <= 30.0, element_wise=True)]),"score": pa.Column(pa.Int, checks=[pa.Check(lambda score: 0 <= score <= 100, element_wise=True)])
})# 创建包含学生信息的数据集
data = {"age": ["25", "19", "32", "28", "22"],"score": [90, 75, 110, 88, 95]
}
df = pa.DataFrame(data)# 应用数据验证规则
schema.validate(df, convert_dtype=True)
在上述代码中，首先定义了一个数据类型转换函数 convert_age_to_float，然后在验证规则中将年龄列的数据类型设置为浮点型。通过设置 convert_dtype=True，告诉 Pandera 在验证之前将数据类型转换为指定的类型。
2. 自定义错误消息
还可以自定义错误消息，以便更清晰地指出哪些数据不符合规则。
# 定义自定义错误消息函数
def custom_error_message(check, series):return f"Validation failed for column '{series.name}': {check.get_error_description(series)}"# 定义数据验证规则
schema = pa.DataFrameSchema({"age": pa.Column(pa.Float, checks=[pa.Check(lambda age: 18.0 <= age <= 30.0, element_wise=True, error=custom_error_message)]),"score": pa.Column(pa.Int, checks=[pa.Check(lambda score: 0 <= score <= 100, element_wise=True, error=custom_error_message)])
})# 创建包含学生信息的数据集
data = {"age": ["25", "19", "32", "28", "22"],"score": [90, 75, 110, 88, 95]
}
df = pa.DataFrame(data)# 应用数据验证规则
try:schema.validate(df, convert_dtype=True)
except pa.errors.SchemaErrors as e:for error in e.schema_errors:print(error)
在上述代码中，定义了一个自定义错误消息函数 custom_error_message，然后将其应用于数据验证规则中的错误消息。当数据不符合规则时，Pandera 将显示自定义错误消息。
总结
Python Pandera 是一个强大的工具，用于数据验证和清洗。它提供了一种声明性的方式来定义数据验证规则，使数据质量的管理变得更加轻松。通过本文提供的示例代码，可以开始使用 Pandera 来提高数据质量，确保数据分析的准确性。希望本文对大家有所帮助，可以更好地利用 Pandera 进行数据验证和清洗工作。