用Python进行数据分析项目实战之福布斯系列文章，目前已发布的相关文章如下：

福布斯系列之数据分析思路篇
福布斯系列之数据采集
Pandas数据处理实战：福布斯全球上市企业排行榜数据整理

在上篇文章中，介绍了使用python爬取福布斯全球上市企业2000强排行榜（Forbes Global 2000）数据的思路和步骤。

在获取数据后，首先需要对获得的数据的完整性情况进行检查，主要查看数据是否有缺失、是否有重复、是否有数据错位或其他异常情况。

数据完整性检查也包括不同数据来源的对比，以及其他一些常识性的知识。

当然，在拿到数据的初期，其实只能做一个初步的判断，有些内容是在整个分析过程中发现的。

1 每年企业数量检查

福布斯全球上市企业2000强排行榜，企业数量应该是2000家，或者稍微多几家（因为排名可能相同，会增加少量企业）。

所以首先需要检查这个排行榜上每年的企业数量，如果明显多余2000家或者少于2000家企业，则说明获得的数据可能异常。

在使用Python分析时，可以用Pandas来进行检查，使用 DataFrame.shape就可以查看企业数量。

下面以2007年的数据为例来介绍。代码如下：

df_2007 = pd.read_csv('./data/data_forbes_2007.csv', encoding='gbk', thousands=',')print('the shape of DataFrame: ', df_2007.shape)out:the shape of DataFrame:  (2000, 9)

从运行结果可以看出，2007年的企业数量是2000家，是符合要求的。

用同样的方法，逐个检查其他年份，发现2013年和2015年的企业数量有异常。

通过查看，发现 2013年的企业数量只有1991家，少于2000家。

df_2013 = pd.read_csv('./data/data_forbes_2013.csv', encoding='gbk',header=None)print('the shape of DataFrame: ', df_2013.shape)out:the shape of DataFrame:  (1991, 9)

同时，2015年的企业数量为2020家，明显多余2000家，可能有重复的内容。

df_2015 = pd.read_csv('./data/data_forbes_2015.csv', encoding='gbk',header=None)print('the shape of DataFrame: ', df_2015.shape)out:the shape of DataFrame:  (2020, 9)

上述的这些问题，都需要在后续的数据清洗、分析中进一步处理。

2 数据错位、数据缺失等情况检查

通过查看csv数据文件以及目标网页等文件，发现有部分数据错位或缺失等情况，需要分别处理。

2.1 数据错位

通过检查发现，2012年和2014年的数据有错位的现象，通过手动在csv文件中进行调整相关数据，以便在后续分析中继续使用这些数据。

2012年的情况

原始数据如下：

调整后的csv文件如下：

2014年的情况

原始数据以及调整后的csv文件如下：

2.2 数据缺失

通过检查发现，2016年的数据有缺失的现象，通过查找其他信息，发现其他网站有完整的信息。

对比网站的数据，进行了手动修改。用来对比的网站信息如下：

http://www.askci.com/news/finance/20160530/13364822511_7.shtml

通过手动在csv文件中进行调整相关数据，以便在后续分析中继续使用这些数据。

3 结尾

本次数据完整性检查主要包括企业数量是否完整，以及相关数据是否缺失、错位等情况的检查。

当然，有可能还有其他问题暂时没有发现，在后续数据清洗以及分析过程中，若发现有相关问题，可以进一步处理。

步骤1中发现的问题，将在福布斯系列的后续文章中进一步介绍如何解决这些问题，敬请持续关注。

如果您喜欢我的文章，欢迎转发。

推荐阅读：

福布斯系列之数据分析思路篇
福布斯系列之数据采集
Pandas数据处理实战：福布斯全球上市企业排行榜数据整理
python求职Top10城市，来看看是否有你所在的城市
Pandas分组运算（groupby）修炼
2017年上半年过去了，你读了多少本书？

福布斯系列之数据完整性检查 | Python数据分析项目实战

1 每年企业数量检查

2 数据错位、数据缺失等情况检查

2.1 数据错位

2.2 数据缺失

3 结尾

更多相关文章

随机推荐