Python基本的数据清洗

　　接触Python两年多了，还从来没有独立用Python完成一个项目，说来惭愧。最近因为工作需要，用Excel和oracle整理数据貌似不可行了，于是转向Python，理所当然的踩了很多坑，一一记录下来，避免以后再次入坑，毕竟不常用，好了伤疤就会忘了疼···

业务场景：

　　领导拿来几个Excel，共150W条保险数据，需要按照特定规则筛选出满足条件的数据。

　　字段：业务机构、保单号、案件号、被保险人、代码1、标的车号、VIN码、驾驶员、电话、出险时间、出险经过、维修企业、定损金额、三者车号、三者VIN、三者驾驶员、代码2、三者维修企业、查勘定损人员；

　　150W条数据没有唯一标识字段：同一个案件号对应一个标的车号、0-多个三者车号，一个标的车号对应一个或多个保单号，所以需要通过标的车号、保单号、报案号三个字段唯一确定一条理赔记录。

　　筛选规则：

　　电话频率大于等于3次（1年内）；车架号（标的及三者大于等于3次（1年内；驾驶员姓名（标的及三者）大于等于3次（1年内），标的与三者维修单位为同一修配厂的；同一车号或是车架号在10日内出险两次的；出险时间在21:00~6:00的案件，做风险标识。

　　给到的数据，有以下几个问题：

1. 部分记录数据不完整，整体缺失率较低
2. 部分字段信息录入错误，比如，电话字段中出现字符、时间字段中出现11位数字（疑似电话信息）
3. 有重复数据
4. Excel数据表列名不一致

问题总结：

　　这就是一个简单的数据筛选工作！

　　但是刚好工作不忙，刚好也想拿数据练练手，于是就开始操练起来了~

　　  动手之前，要通过各种途径对数据进行全方位的了解，否则，浪费时间！

         通过向数据来源方询问变量之间的关系、通过常识判断各变量的取值特性、通过探索性分析了解各变量的缺失/取值情况、结果导向分析数据清洗过程中可能会遇到的问题。

问题分解：

1. 数据存储在多个Excel表格中，将这些数据读到一个变量中
2. 按筛选条件整理数据
3. 输出筛选数据

代码部分，我要放到另一篇文章里面~