一、openrefine简介
无论是现今的大数据还是企业内部的小数据，都存在一些普遍的问题，如数据格式不对需要转换，一个单元格内包含多个含义的内容，包含重复项等等，虽然我们也可以使用excel解决，但是excel天生有诸多限制，比如其为直接对数据进行操作，容易导致误操作；数据量大会处理缓慢；透视表功能太过简单；无法进行高级的数据分类分析。而OpenRefine很好的解决了以上问题。
数据清洗Data Cleaning：是尝试通过移除空的数据行或重复的数据行、过滤数据行、聚集或转换数据值、分开多值单元等，以半自动化的方式修复错误数据的过程。数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认。
IDTs：Interactive Data Transformation tools，交互数据转换工具，它可以对大数据进行快速、廉价的操作，使用单个的集成接口。
OpenRefine就是这样的IDT工具，可以观察和操纵数据的工具。它类似于传统Excel的表格处理软件，但是工作方式更像是数据库，以列和字段的方式工作，而不是以单元格的方式工作。这意味着OpenRefine不仅适合对新的行数据进行编码，而且功能还极为强大。
二、下载及安装
openrefine的下载：从http://OpenRefine.org上下载软件
安装：安装比较简单，选好安装目录，按提示安装即可，要知道openrefine是基于java环境的，要保证电脑上有最新的Java环境；默认情况下，openrefine会分配1G内存给java，想要处理大数据，可以扩展内存。
三、初识openrefine
1.创建一个新项目
以下是部分OpenRefine支持的文件格式：
●csv、tsv及其他*sv
●xls/xlsx、cdf、ods
●JSON
●XML
●行文本格式（比如log文件）
如果你需要打开其他格式文件，你可以通过OpenRefine扩展功能打开。
创建OpenRefine项目十分简单，只需要三步：选择文件、预览数据内容、确认创建。让我们通过点击“创建项目”标签页、选择数据集、点击下一步来创建新项目。
2.操纵列
列是OpenRefine中的基本元素：其是具有同一属性的成千上万的值的集合，可以按照很多方法查看处理。
列在OpenRefine中的操作有隐藏和展开（View菜单）、按需要转换、移动以及重命名和删除（Edit菜单）。
通过操纵列可以更加直观方便的观察数据，分析数据，操作数据。
3.项目操作历史
这是OpenRefine一个特别有用的功能，可以在项目创建后保存所有的操作步骤。这也就意味着你不需要害怕做数据变换尝试：你可以随意按照自己的想法变换数据，因为一旦你发觉做错了（即使是几个月前做的），你也可以撤销该操作以恢复数据。
只有对数据有实际影响的操作才会出现在项目历史操作表中。数据透视比如：交换行列视角、在一页中改变显示数目、隐藏或展开列并不改变原来数据，所以也就不会出现在操作历史表中。
操作历史也可以以JSON格式导出，可以点击Undo / Redo页中的Extract…
4.导出项目
大部分弹出的选项能够让你将数据导出为常用格式，比如csv、tsv、excel和open document格式、还有不常用的RDF格式。
还可以导出openrefine的压缩包（Export project）,将文件发布到互联网上（HTML table）。自定义导出设置（Custom tabular exporter and templating）等
5.获取更大的运行内存
Windows
Windows平台，你可以在OpenRefine的文件夹中找到openrefine.l4j.ini文件，找到以-Xmx（对于JAVA来说表示最大内存数）开始的那行，默认情况下分配内存为1024M。稍稍改大点，比如2048M。保存后下次你打开OpenRefine就能够生效。
Mac
对于Mac平台就有点复杂，因为Mac电脑的操作系统将配置文件隐藏了。首先关闭OpenRefine，按住control键然后点击OpenRefine图标，在弹出菜单中选择Show package contents，然后在Contents文件夹中找到info.plist文件并打开，然后在其中找到VMOptions项（这就是JAVA虚拟机设置项）。找到以-Xmx开头的设置项，将默认的1024M按你的需要修改，比如-Xmx 2048M。
四、分析和修改数据
分析数据包括排序和各类透视功能，还包括文本过滤和检重。
修复数据步骤则包括排序、单元格转换、删除。
1.数据排序（sort菜单）
单元格值可以按照文本(区别大小写或者不区别)、数字、日期、布尔值排序，对每个 类别有两种不同的排序方式：
• Text: 文本：从a到z排序或者从z到a排序
• Numbers数字: 升序或者降序
• Dates: 日期升序或者日期降序
• Booleans: false值先于true值 或true值先于false值
我们还可以对错误值和空值指定排序顺序。比如错误值可以排在最前面（这样容易发现问题），空值排在最后（因为空值一般没有意义），而有效值居中。
每次对某列进行排序，你就会面对三种抉择：取消排序回到原来状态、暂时保持、永久改变。
如果你想将排序后的结果再进行后续操作，一定要将排序结果永久保存，比如对于空白单元格或者填充单元格，为了避免前后不一致的错误。
2.数据透视（Facet菜单）
数据透视并不改变数据，但是可以让你获得数据集的有用信息。你可以把数据透视看作是多方面查看数据的方法，就像从不同的角度观察宝石一样。数据透视可以获得数据中一个变化后的子集，比如只显示某个参数要求下的行。
对字符串进行文本透视、对数字和日期进行数字透视、几个预定义的透视功能、最后还有标星和标旗功能。OpenRefine的强大之处也在于这些透视功能的组合使用。
（1）文本透视（ Text facet）：只有该列中的类别总数不是特别大的时候文本透视才有用，因为文本透视并不是为了列出所有的信息，全部列出并没有多大意义，同时透视结果也不会出现相同的两个类别（除非又重复项，我们将在下一点中说明）
（2）数字透视（Numeric facet）
文本透视会返回一个不同分类数量的列表，而数字透视则是某个数值范围的分布，就像我们通过频数来透视一样。
（3）时间轴透视（Timeline facet）
时间轴透视要求数据为日期格式，所以类似17/10/1890 的文本字符串需要改为日期格式（Edit cells | Common transforms | To date ）。
（4）定制透视（Customized facets）
定制透视就是按照你的想法自如的透视数据，需要对General Refine Expression language(openrefine内建函数语言GREL)有基本的了解
（5）对标星和标旗行进行透视
现在假设你想显示要么diameter字段有内容或者weight字段有内容的行。如果你对这两列都做了空值透视，然后分两次点击结果是false的内容，你将得到29行匹配，但其实这29行指的是diameter字段有内容而且weight字段也有内容，这和我们的目的不符，我了按要求取到数据，解决方法是分两步：先对diameter列进行空值透视，得到2106行为false（也就是diameter内容存在），然后使用All| Edit rows| Star rows标星，清除透视并且对weight列进行空值透视，得到179行（你会注意到只有150行被标星，因为29行已经被标星，其weight和diameter都有内容而已）。再次清除透视，然后选择All| Facet| Facet by star获得数据
3.重复检测
重复值是数据集中出现两次或更多次的恼人数据。重复数据不仅浪费存储空间，并且会导致干扰。所以我们希望能够删除重复值。
重复项透视（Duplicates facet）就是一种能够检测重复的简单办法。但是其也有限制性，比如其只能对字符串进行重复检测，最起码不能直接对非字符串进行操作
4.文本过滤(Text flter)
当你想寻找那些匹配某个特定字符串的行时，最简单的方法是使用文本过滤功能。
简单的文本过滤并没有考虑到拼写方式
文本过滤的另一个应用是检测分隔符的使用
5.简单的单元格转换（Edit cells菜单）
（1）删除首尾空格（Common transforms|Trimming whitespace）：对数据进行删除多余首尾空格操作是提升数据质量的很好的开始。这保证了不会因为首尾处的空格使得相同的值为误认为不同；删除首尾空格的操作只能针对字符串，而不能对整数操作。如果你去试试，也会发现所有整数会被删除。
（2）连续空格只保留一个（Common transforms|Collapse consecutive whitespace）：这个操作很安全，而且总是对数据清洗有益的。会将整数转化成字符串。
（3）解析HTML标记（Common transforms|Unescape HTML entities）：HTML代码内容就能够被正确解析。
（3）大小写转换（Common transforms |To uppercase）：这些值的变化主要是因为整数被转换成了字符串（因为数字被认为没有被大写）。To titlecase只会将空格后的字符串首字母大写
6.删除匹配行
检测重复或者将冗余行标上旗帜标识是需要的，但还不够。某些时候，你可能需要从单纯的数据分析转到数据清洗中来。在实际情况中，这意味着那些有问题的行需要从数据集中删除，因为它们的存在是对数据质量的损害。
在删除行前，请确保你已经做过了一个透视或者过滤，不然你可能会误将所有数据删除。请确保OpenRefine是以行rows显示而不是以记录records显示。
删除空值行十分简单，问题是，如果你直接删除这些行，那么不光重复项会被删除，那个唯一的值同时也会被删除。换句话说，如果某行出现了两次，那么删除匹配行就会把两条都删除而不是仅仅删除一条。不过即使你误删除了，你也可以通过项目历史恢复。
所以我们需要做到既去除多余重复项，同时还能够保留一项。我们可以这么做：对Registration Number进行排序，选择text和a-z选项（case sensitive不必勾选，因为该列只有大写），然后选择Sort| Reorder rows permanently来固定排序。最后，使用Registration Number | Edit cells| Blank down将多余的重复项使用空白填充
五、高级数据操作
1.对多值单元格进行处理
分割单元格内容（Edit Cells | Split multi-valued cells…）：可以让我们了解所有单独的分类。把他们重新组合在一起（Edit cells |Join multi-valued cells…）：分隔符可以随意设置。
2.行模式和记录模式的转换
row是指数据集中的一行。
Record包括一个主体中的所有行。第一行所有单元格非空，标识一条记录；后续行中相同内容为空，表示这些行隶属于同一条记录
在records模式下，操作对整条记录有效，记录起码是一行以上。总结下，我们可以这么说，rows模式只是各个独立的行，而records模式则是一个整体，可以包含数行。
3.相似单元格聚类（clustering）
你在分割多值单元格后对分类进行了分析，你会发现同样的分类并不一定有相同的拼写。比如，Agricultural Equipment 和 Agricultural equipment（大小写不同），Costumes 和 Costume（单复数区别）等等。这类问题可以借助OpenRefine的clustering自动处理。
在实际应用中，最好的方法是尝试不同的聚类组合，每次都需要小心的确认聚类项是否真的可以合并。
4.单元格转换（Edit cells | Transform…. ）
value.replace("|", ", ")
递replace参数时出错了。如果我们检查下出现错误的单元格，我们发现是有些单元格为null所导致，选择Text filter.虽然我们可以选择Facet by blank功能
value.split(", “).uniques().join(”, ")：将值按照“，”分割（逗号后面跟一个空格），然后使用uniques函数去重，最后再把内容重新连接到一起
5.增加源列（Add column based on this column…）
有时候你可能希望在单元格值转换的时候保留原单元格值，同时显示原值和转换后的值得话一定会更好
6.拆分列（Split into several columns….）
分割列比分割多值单元格功能更加强大，因为其有很多配置选项。你甚至可以使用正则表达式来定义分隔符，这样我们可以做到不同的内容应用不同的分隔符
7.行列转换（Transpose | Transpose cells across columns into rows…）
左侧From Column栏中选择需要转换的开始列，To Column 栏选择停止转换的列，这两列中间的所有列就是需要转换的列。
注意，这里OpenRefine需要设置成records模式以保证信息关联。所以，如过某行有不同的量度信息，那么转换后它们会占据多行。
我们还可以通过执行Transpose |Columnize by key/value columns…来实现反向转换。但是，这个操作对于空单元格十分敏感，所以必须小心。
六、正则表达式和GREL
regular expressions(正则表达式) 和 GREL. Regular expressions 是在处理大量数据时用来匹配和替换文本的有效工具。