收集的超实用数据清洗用的SQL语句汇总

日常工作中,分析师会接到一些专项分析的需求,首先会搜索脑中的分析体悉,根据业务需求构建相应的分析模型(不只是机器学习模型),根据模型填充相应维度表,这些维度特征表能够被使用的前提是假设已经清洗干净了。但真正的原始表是混乱且包含了很多无用的冗余特征,所以能够根据原始数据清洗出相对干净的特征表就很重要。

现实世界的数据几乎总是乱七八糟。作为数据科学家, 数据分析师乃至开发人员, 如果你需要发现有关数据的事实, 至关重要的是要确保数据足够整齐地做到这一点。实际上, 整理数据的定义非常全面, 你可以查看此Wiki页面以找到有关它的更多资源。

在本教程中, 你将练习一些SQL中最常见的数据清除技术。你将创建自己的虚拟数据集, 但是这些技术也可以应用于(表格形式的)真实数据。本教程的内容如下:

01 删除指定列、重命名列

场景:

多数情况并不是底表的所有特征(列)都对分析有用,这个时候就只需要抽取部分列,对于不用的那些列,可以删除。

重命名列可以避免有些列的命名过于冗长(比如Case When 语句),且有时候会根据不同的业务指标需求来命名。

删除列Python版:

df.drop(col_names, axis=1, inplace=True

删除列SQL版:

select col_names from Table_Name 
alter table tableName drop column columnName  

重命名列Python版:

df.rename(index={'row1':'A'},columns ={'col1':'B'}) 

重命名列SQL版:

select col_names as col_name_B from Table_Name 

因为一般情况下是没有删除的权限(可以构建临时表),反向思考,删除的另一个逻辑是选定指定列(Select)。

02 重复值、缺失值处理

场景:比如某网站今天来了1000个人访问,但一个人一天中可以访问多次,那数据库中会记录用户访问的多条记录,而这时候如果想要找到今天访问这个网站的1000个人的ID并根据此做用户调研,需要去掉重复值给业务方去回访。

缺失值:NULL做运算逻辑时,返回的结果还是NULL,这可能就会出现一些脚本运行正确,但结果不对的BUG,此时需要将NULL值填充为指定值。

重复值处理Python版:

df.drop_duplicates() 

重复值处理SQL版:

select distinct col_name from Table_Name 
select col_name from Table_Name group bycol_name  

缺失值处理Python版:

df.fillna(value = 0)df1.combine_first(df2) 

缺失值处理SQL版:

select ifnull(col_name,0value from Table_Name  
select coalesce(col_name,col_name_A,0as value from Table_Name  
select case when col_name is null then 0 else col_name end from Table_Name  

03 替换字符串空格、清洗*%@等垃圾字符、字符串拼接、分隔等字符串处理

场景:理解用户行为的重要一项是去假设用户的心理,这会用到用户的反馈意见或一些用研的文本数据,这些文本数据一般会以字符串的形式存储在数据库中,但用户反馈的这些文本一般都会很乱,所以需要从这些脏乱的字符串中提取有用信息,就会需要用到文字符串处理函数。

字符串处理Python版:

## 1、空格处理 
 
df[col_name] = df[col_name].str.lstrip() 
 
## 2、*%d等垃圾符处理 
 
df[col_name].replace(' &#.*', '', regex=True, inplace=True 
 
)## 3、字符串分割 
 
df[col_name].str.split('分割符') 
 
## 4、字符串拼接 
 
df[col_name].str.cat()  

字符串处理SQL版:

## 1、空格处理 
 
select ltrim(col_name) from Table_name 
 
## 2、*%d等垃圾符处理 
 
select regexp_replace(col_name,正则表达式) from Table_name 
 
## 3、字符串分割 
 
select split(col_name,'分割符') from Table_name 
 
## 4、字符串拼接 
 
select concat_ws(col_name,'拼接符') from Table_name  

04 合并处理

场景:有时候你需要的特征存储在不同的表里,为便于清洗理解和操作,需要按照某些字段对这些表的数据进行合并组合成一张新的表,这样就会用到连接等方法。

合并处理Python版:

左右合并

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x''_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)  
pd.concat([df1,df2])上下合并df1.append(df2, ignore_index=True, sort=False)  

合并处理SQL版:

左右合并

select A.*,B.* from Table_a A join Table_b B on A.id = B.id  
select A.* from Table_a A left join Table_b B on A.id = B.id  

上下合并

## Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;  
##Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;  
select A.* from Table_a A  
union  
select B.* from Table_b B  
# Union 因为会将各查询子集的记录做比较,故比起Union All ,通常速度都会慢上许多。一般来说,如果使用Union All能满足要求的话,务必使用Union All。  

05、窗口函数的分组排序

场景:假如现在你是某宝的分析师,要分析今年不同店的不同品类销售量情况,需要找到那些销量较好的品类,并在第二年中加大曝光,这个时候你就需要将不同店里不同品类进行分组,并且按销量进行排序,以便查找到每家店销售较好的品类。

Demo数据如上,一共a,b,c三家店铺,卖了不同品类商品,销量对应如上,要找到每家店卖的最多的商品。

窗口分组Python版:

df['Rank'] = df.groupby(by=['Sale_store'])['Sale_Num'].transform(lambda x: x.rank(ascending=False)) 

窗口分组SQL版:

select  
  *  
from 
  ( 
  Select  
    *, 
    row_number() over(partition by Sale_store order by Sale_Num desc) rk 
  from  
    table_name 
  ) b where b.rk = 1 

总结,上面的内容核心是掌握这些数据清洗的应用场景,这些场景几乎可以涵盖90%的数据分析前数据清洗的内容。而对于分析模型来说,SQL和Python都是工具,如果熟悉SQL,是能够更快速、方便的将特征清洗用SQL实现。

0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
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