数据清洗规则总结为以下4个关键点，统一起来叫“完全合一”
完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。
全面性：观察某一列的全部数值，比如在Excel表中，选中一列，可以看到该列的平均值、最大值、最小值。可以通过常识来判断该列是否有问题，比如：数据定义、单位标识、数值本身。
合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。比如数据中存在非ASCII字符，性别存在了未知，年龄超过了150岁等。
唯一性：数据是否存在重复记录，因为数据通常来自不同渠道的汇总，重复的情况是常见的。行数据、列数据都需要是唯一的，比如一个人不能重复记录多次，且一个人的体重也不能在列指标中重复记录多次。
依照“完全合一”的准则，使用Pandas来进行清洗。
1. 完整性
问题1：缺失值
在数据中有些年龄、体重数值是缺失的，这往往是因为数据量较大，在过程中，有些数值没有采集到。可以采用以下三种方法：
删除：删除数据缺失的记录；
均值：使用当前列的均值；
高频：使用当前列出现频率最高的数据。
比如想对df[‘Age’]中缺失的数值用平均年龄进行填充，可以这样写：
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)
如果用最高频的数据进行填充，可以先通过value_counts获取Age字段最高频次age_maxf，然后再对Age字段中缺失的数据用age_maxf进行填充：
age_maxf = train_features['Age'].value_counts().index[0]
train_features['Age'].fillna(age_maxf, inplace=True)
问题2：空行
我们发现数据中有一个空行，除了 index 之外，全部的值都是 NaN。Pandas 的 read_csv() 并没有可选参数来忽略空行，这样，我们就需要在数据被读入之后再使用 dropna() 进行处理，删除空行。
删除全空的行
df.dropna(how='all',inplace=True)
2. 全面性
问题：列数据的单位不统一
观察weight列的数值，我们能发现weight 列的单位不统一。有的单位是千克（kgs），有的单位是磅（lbs）。
这里我使用千克作为统一的度量单位，将磅（lbs）转化为千克（kgs）：
获取 weight 数据列中单位为 lbs 的数据
rows_with_lbs = df['weight'].str.contains('lbs').fillna(False)
print df[rows_with_lbs]
# 将 lbs转换为 kgs, 2.2lbs=1kgs
for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows():
# 截取从头开始到倒数第三个字符之前，即去掉lbs。
weight = int(float(lbs_row['weight'][:-3])/2.2)
df.at[i,'weight'] = '{}kgs'.format(weight)
3. 合理性
问题：非ASCII字符
可以看到在数据集中 Fristname 和 Lastname 有一些非 ASCII 的字符。可以采用删除或者替换的方式来解决非ASCII问题，这里使用删除方法：
删除非 ASCII 字符
df['first_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
df['last_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
4. 唯一性
问题1：一列有多个参数
在数据中不难发现，姓名列（Name）包含了两个参数 Firtname 和 Lastname。为了达到数据整洁目的，将 Name 列拆分成 Firstname 和 Lastname两个字段。使用Python的split方法，str.split(expand=True)，将列表拆成新的列，再将原来的 Name 列删除。
切分名字，删除源数据列
df[['first_name','last_name']] = df['name'].str.split(expand=True)
df.drop('name', axis=1, inplace=True)
问题2：重复数据
校验一下数据中是否存在重复记录。如果存在重复记录，就使用 Pandas 提供的 drop_duplicates() 来删除重复数据。
# 删除重复数据行
df.drop_duplicates(['first_name','last_name'],inplace=True)