斯塔克豪斯使用指南：常见问题及解决方法！

今天跟大家唠唠我最近折腾的“斯塔克豪斯”。别误会，不是那位NBA球星，虽然我也挺喜欢看他当年打球的，我说的是我用Python搞的一个小玩意儿，用来整理和分析数据，灵感来源于他名字给我的感觉：坚固，高效，一锤定音。

最开始是因为手头一堆乱七八糟的CSV文件，什么销售数据、客户信息、产品清单，全堆一块儿，看着就头大。用Excel打开慢不说，想做个统计分析，那更是要命。寻思着得找个靠谱的法子，把这些数据都给理顺。

于是我就琢磨着自己写个脚本，能自动读取这些CSV，然后按照我的需求，把数据清洗干净，再做一些简单的统计分析。说干就干，先从最简单的读取CSV开始。Python的`pandas`库简直是神器，几行代码就能把CSV文件读成`DataFrame`，操作起来方便得不行。

python

import pandas as pd

# 读取CSV文件

df = *_csv('your_*')

# 打印前几行看看效果

print(*())

搞定读取之后，就开始琢磨数据清洗。这里面门道就多，什么缺失值处理、重复值删除、异常值修正，各种问题层出不穷。

是缺失值，有些列里面空空如也，影响分析。我一般先用`*().sum()`看看哪些列缺失值比较多，然后根据情况选择填充或者删除。

python

# 查看缺失值情况

print(*().sum())

# 填充缺失值，比如用平均值填充

df['column_with_missing_values'].fillna(df['column_with_missing_values'].mean(), inplace=True)

# 或者直接删除包含缺失值的行

*(inplace=True)

接着是重复值，有些数据重复录入，得删掉。`pandas`有个`drop_duplicates()`方法，直接搞定。

python

# 删除重复行

*_duplicates(inplace=True)

还有一些异常值，比如年龄出现负数，销售额出现负数，这些肯定是不对的，得想办法修正。我一般会根据业务逻辑，设置一个合理的范围，超出范围的就用平均值或者中位数替换。

python

# 修正年龄异常值

*[df['age'] < 0, 'age'] = df['age'].mean() # 用平均年龄替换

数据清洗完之后，就开始做一些简单的统计分析。比如计算销售额总和、客户平均年龄、产品销量排名等等。`pandas`提供各种各样的函数，`sum()`、`mean()`、`groupby()`、`sort_values()`，用起来得心应手。

python

# 计算销售额总和

total_sales = df['sales'].sum()

print(f'总销售额：{total_sales}')

# 计算客户平均年龄

average_age = df['age'].mean()

print(f'平均年龄：{average_age}')

# 产品销量排名

product_sales = *('product')['sales'].sum().sort_values(ascending=False)

print(product_sales)

为方便以后使用，我还把这些功能封装成一个个函数，然后写一个简单的命令行界面，这样就可以直接在命令行里输入命令，快速完成数据处理和分析。

只要把CSV文件放到指定目录，然后运行我的“斯塔克豪斯”，就能自动完成数据清洗和分析，生成各种报表，省时省力。虽然功能还比较简单，但已经能解决我大部分的需求。

这只是个开始。以后我还打算继续完善它，比如增加更多的数据可视化功能，支持更多的数据源，甚至可以搞个Web界面，让其他人也能方便地使用。慢慢来，一点一点把它打造成一个真正的数据分析利器。这就是我折腾“斯塔克豪斯”的全部过程，跟大家分享一下，希望能给大家带来一些启发。