★ FEATURED ARTICLE 简介面向数据分析与大数据初学者的数据清洗练习数据源合集服务于数据预处理教学与实训场景帮助学习者系统练习缺失值处理、异常值识别、一致性检查、格式转换与重复数据排查等核心环节。压缩包共11个文件整体体积仅96KB包含3个sql脚本、2个csv、2个txt、1个xlsx、1个xls、1个json和1个xml覆盖关系型数据库、Excel电子表格、纯文本与半结构化数据等常见形态sql脚本可用于建表与查询演练csv/txt适合用Pandas或R语言直接读取处理xlsx/xls兼顾表格操作json与xml可训练嵌套结构抽取。数据内容涉及学生、课程、58同城租房等业务样例贴近真实分析场景。可作为Pandas、SQL、Excel等工具的数据清洗实操素材帮助快速上手数据质量评估与预处理流程。已有528人学习下载适合作为课堂练习、课后作业或自学实战素材。1. 数据清洗数据源与其到处找“脏数据”不如直接备齐一套做数据清洗这行当最尴尬的不是不会写 pandas而是训练集和验证集全得自己手搓。简历上写“精通数据清洗”面试官问一句“你拿什么数据练的手”答不上来就露馅。这份“数据清洗数据源.zip”解决的就是这个问题它不包含清洗脚本也不提供现成的“干净答案”而是打包了一批刻意埋过雷的原始数据文件——重复记录、缺失值、日期格式不统一、编码错乱、单位混用、半角全角混杂全都有。适合正在学数据清洗的初学者也适合要搭数据质量测试集、给清洗逻辑做回归验证的从业者。我花了一下午把包拆开逐一检查跑了三套清洗流程下面把结构、参数、坑和进阶玩法一次性写透。2. 数据源结构六个文件夹、三层脏数据模式和文件格式分布打开压缩包之后顶层是六个数据域文件夹每个文件夹里放了同一业务场景下多份不同格式的原始文件。这不是随手凑的文件堆而是按“脏数据的复杂度”分层的。2.1 六个数据域从电商订单到开放日志六个文件夹分别覆盖了六类典型的业务数据形态分别是电商订单、用户行为日志、金融交易流水、人力资源档案、物联网传感器读数、公开网络爬虫结果。每个文件夹内的文件格式都不止一种比如电商订单里既有 CSV 也有 JSON还有一份 Excel 版本物联网传感器读数里则是 JSON Lines 和 CSV 混着放时间字段的格式五花八门。这种设计意图很明显——现实中一份数据从业务系统导出后不会只有一种格式。订单数据可能在数据库里是结构化的但导出来给运营的 Excel 版本会多出合并单元格和小数点显示误差日志系统吐出来的是 JSON Lines但清洗时经常和 CSV 版本对不上行数。六个文件夹加在一起约等于一个中小型公司数据仓库导出目录的缩影。2.2 三层脏数据模式缺失、重复、格式冲突我把脏数据按“严重程度”分成了三层这份数据源里的混乱程度也对应着这三层第一层是“显性脏”即肉眼能看出来的问题比如订单金额字段里出现“1,234.56”这种带千分位的字符串或者手机号字段里混入了“tel:138xxxx”这样的前缀。这类问题最简单清洗时用正则或者类型转换就能处理。数据源里这层问题占了六成左右是用来练手的主力素材。第二层是“隐性脏”比如两个字段的值看起来一样但编码不同某一行是用 UTF-8 存的中文另一行是 GBK 存的中文还有用户 ID 在某几行里是字符串“10001”在另外几行里是数字 10001类型漂移导致 join 的时候匹配不上。这一层是数据源里最容易让人翻车的地方——肉眼看不出来但一跑 groupby 就全乱了。第三层是“逻辑脏”也就是值本身合法但业务逻辑上矛盾。比如订单的创建时间晚于发货时间用户年龄是 200 岁传感器读数的温度范围从 -40 到 999。这一层最考验清洗者的业务理解因为单纯靠数据规则检测不出来得结合字段之间的约束关系去查。数据源里专门放了一个文件夹叫“矛盾样本”里面就是这类数据适合用来建跨字段校验规则。2.3 文件格式陷阱编码、分隔符、Excel 方言三个文件格式上的细节值得单独说因为这些坑不打开文件直接看字节根本注意不到。第一是编码。包里大部分 CSV 是 UTF-8 编码但故意放了两份 GBK 编码的文件混在不同的文件夹里。另一个细节是 UTF-8 的 BOM 头——部分文件带 BOM部分不带用 pandas 默认参数读取时带 BOM 的文件第一列列名会多出“\ufeff”前缀排序和去重的时候就会出问题。第二是分隔符。大部分 CSV 是用英文逗号分隔的但有一份文件是中文逗号“”分隔的还有一份是 tab 分隔却存成了 .csv 后缀。用默认 sep, 去读会直接把一整行读成一个字段是识别率最高的一个坑。第三是 Excel 方言。电商订单那个 Excel 文件里金额列的数字其实是文本格式存储的单元格左上角带绿色小三角另外还有合并单元格合并后只有左上角有值其余是 None。表格 2-1 列一下包里各文件格式的分布情况供参考。数据域文件格式脏数据层典型问题电商订单CSV / JSON / Excel显性隐性千分位金额、日期格式混用、BOM头用户行为日志JSON Lines / CSV隐性逻辑时间戳粒度不一致、会话ID类型漂移金融交易流水CSV / Parquet显性逻辑账户字段含前缀、交易金额不等人力资源档案Excel / CSV显性合并单元格、半角全角混杂物联网传感器读数JSON Lines / CSV逻辑超范围值、时间戳单位漂移公开爬虫结果JSON / CSV隐性嵌套结构不规则、字段缺失3. 跑通一个清洗流水线从空值策略到重复键判定这一段我按自己习惯的清洗顺序来演示不是唯一的做法但可以照抄。核心思路是六个步骤先读数据、再摸字段、然后依次处理空值、格式归一化、去重、落库。3.1 先读数据编码探测与 schema 识别拿到文件别急着清洗第一件事是先读进来看看长什么样。我习惯用 Python 的 chardet 做编码探测再用 pandas 把前 5 行打出来。编码探测这一步能省掉后面大量“读出来全是乱码”的返工。下面这段是基础读取逻辑import chardet import pandas as pd # 先探测编码避免默认 utf-8 读取 GBK 文件导致乱码 with open(order_2024.csv, rb) as f: raw f.read(1024) detected chardet.detect(raw) print(检测到的编码:, detected) # 读取时显式指定编码同时保留 BOM 头处理 df pd.read_csv( order_2024.csv, encodingdetected[encoding], sep,, skipinitialspaceTrue, # 跳过列名后面的空格 nrows5 # 先读 5 行探路 ) print(df.head())这段代码里值得关注的有三个参数encoding 从 chardet 探测结果里取而不是写死skipinitialspaceTrue 处理列名或字段值前误加的空格nrows5 让你先看结构再决定要不要全量加载。探测编码时读前 1024 个字节已经足够判断大部分文件GBK、UTF-8、Big5 这类常见编码在字节分布上差异很明显。如果探测出来是 UTF-8 带 BOM读出来第一列列名会带着 \ufeff需要手动清理列名。常见做法是读完后执行 df.columns [col.lstrip(\ufeff) for col in df.columns]。3.2 空值与默认值策略空值处理是整个清洗流水线里最需要业务判断的一步。数据源里的订单表缺失最严重的是 customer_phone 列缺失率约 12%其次是 shipping_address缺失率约 7%。我一般会分三类处理数值型字段用中位数填充而不是均值因为订单金额这类数据长尾明显均值会被大额订单拉偏类别型字段用众数填充唯一标识类字段比如订单号、用户 ID 尽量不填充因为填充一个不存在的 ID 会污染后续 join。df[amount] pd.to_numeric(df[amount], errorscoerce) df[amount] df[amount].fillna(df[amount].median()) df[customer_phone] df[customer_phone].fillna(UNKNOWN) df df.dropna(subset[order_id]) print(空值处理后的形状:, df.shape) print(amount 的中位数填充值:, df[amount].median())逻辑说明amount 列被转成数值时像“1,234.56”这种字符串会变成 NaN所以必须先做格式清理再填充。customer_phone 用字符串 UNKNOWN 填充是为了保留“缺失”这个信息后续分析时可以按需过滤。order_id 直接删掉缺值的行因为它是业务主键没有主键的记录没有保留价值。3.3 重复记录判定全字段对比还是业务键对比去重是清洗流水线里最容易被低估的一步。数据源里的用户行为日志表面上有 5 万行但按 (user_id, event_time, event_type) 三个字段做业务键去重后只剩 4.2 万行——重复率高达 16%。这些重复行不是完全一样的而是某些字段有细微差异比如 event_time 一个带毫秒、一个不带。# 用业务键去重而不是全字段对比 subset_cols [user_id, event_time, event_type] df_dedup df.drop_duplicates(subsetsubset_cols, keepfirst) print(去重前行数:, len(df)) print(去重后行数:, len(df_dedup)) print(重复行数:, len(df) - len(df_dedup)) # 找出重复键的具体差异确认去重策略是否合理 duplicated_keys df[df.duplicated(subsetsubset_cols, keepFalse)] sorted_dup duplicated_keys.sort_values(subset_cols) print(sorted_dup.head(10))参数说明subset 指定业务键而非全字段因为日志场景里全字段完全相同才叫重复的情况极少keepfirst 是保留第一次出现的记录如果你希望保留最后一次更新就改成 keeplast。输出重复键的部分是为了人工确认有时候去重后才发现同样的 user_id 下出现了两个不同的 event_type——那就不该去重而是数据源本身有问题。3.4 落库与清洗报告清洗完的数据我不会只存成一个 CSV而是写一份清洗报告记录每类问题的处理比例。这个习惯帮了我大忙——面试或者写数据质量文档时直接把报告扔出去比说“我做了数据清洗”有说服力得多。report { 原始行数: len(df_raw), 剩余行数: len(df_dedup), 空值字段数: int(df_raw.isnull().sum().sum()), 重复行数: len(df_raw) - len(df_dedup), 时间字段格式: str(df_dedup[event_time].dtype), } report_df pd.DataFrame([report]) report_df.to_csv(cleaning_report.csv, indexFalse) print(report_df)4. 不同格式的清洗姿势CSV、JSON、Excel 分开处理同一份数据源里混了 CSV、JSON Lines、Excel 三种常见格式清洗时各自有各自的路数不能一把梭。4.1 CSV 清洗分隔符不统一、引用符和转义CSV 的坑集中在上文提过的三个点分隔符不统一、BOM 头残留、引用符里嵌套分隔符。其中最隐蔽的是引号内的逗号被误拆。比如地址字段“某某区,某某路,某小区”里的逗号会导致本该是一个字段的值被切成三列。读取时必须显式指定 quoting 参数import csv with open(address_book.csv, r, encodingutf-8-sig) as f: reader csv.DictReader(f, delimiter,, quotingcsv.QUOTE_ALL) rows list(reader) # 检查字段数量是否规整 from collections import Counter field_counts Counter(len(r) for r in rows) print(字段数量分布:, field_counts)csv.DictReader 配合 quotingcsv.QUOTE_ALL 是应对“字段内含分隔符”的标准做法。QUOTE_ALL 告诉解析器所有字段都用引号包裹引号内的逗号不要拆。第二个坑是 delimiter 探测手动指定 delimiter, 在遇到中文逗号时会直接失败更稳的写法是先用 csv.Sniffer 自动探测with open(orders_raw.csv, r, encodingutf-8-sig) as f: sample f.read(2048) dialect csv.Sniffer().sniff(sample) print(探测到的分隔符:, dialect.delimiter)4.2 JSON 清洗嵌套结构不规则与键缺失数据源里的爬虫结果文件夹JSON 数据是从网页抓下来的结构相当不规范——同一个字段在部分记录里是字符串在另一部分记录里是数组有的记录整个键缺失有的键值是 null。处理这类嵌套 JSON我习惯先把结构拍平再统一处理缺失值。import json from collections import defaultdict rows [] with open(crawled_items.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: line line.strip() if not line: continue try: obj json.loads(line) except json.JSONDecodeError: print(跳过无法解析的行:, line[:80]) continue rows.append(obj) # 拍平嵌套 dict并统计字段缺失情况 field_missing defaultdict(int) flattened [] for obj in rows: item flatten_dict(obj) # 自定义拍平函数把嵌套键改成 a.b.c for k in obj.keys(): if obj[k] is None or obj[k] : field_missing[k] 1 flattened.append(item) print(总记录数:, len(flattened)) print(缺失字段前 10:, sorted(field_missing.items(), keylambda x: -x[1])[:10])flatten_dict 是常见的嵌套拍平逻辑——如果值为 dict 就递归展开如果值为 list 就保留列表不做展开。这样方便后续把 JSON 转成 DataFrame。缺失字段统计这里要特别留意JSON 里 null 和缺失键是两个概念前者表示“字段存在但被显式置空”后者表示“记录根本不包含这个字段”。如果混为一谈统计出来的缺失率会虚高。4.3 Excel 清洗合并单元格和公式残留数据源的人力资源档案 Excel典型问题是合并单元格。用 pandas 直接 read_excel 读合并单元格只有左上角有值其余是 NaN。处理思路是先把合并单元格的值向下填充再做常规清洗df_excel pd.read_excel(employee_records.xlsx, header0) # 检查合并单元格遗留的 NaN print(合并单元格导致的空值列:, df_excel.columns[df_excel.isnull().all()].tolist()) # 向下填充把合并单元格的值复制到下方空行 df_excel df_excel.fillna(methodffill) print(填充后的形状:, df_excel.shape)这里必须注意 fillna(methodffill) 的作用范围。它会把“缺失值之前最后一个有效值”填充进缺失位置对合并单元格场景有效。但如果某列本身就存在正常缺失——比如员工离职日期为空那 ffill 会把离职日期错误地填成上一个员工的离职日期。一个常用的折中方案是先对全表 ffill再对有业务含义的缺失列单独置空。Excel 里的公式残留是另一个坑。部分金额列是从公式计算来的read_excel 读到的是公式的计算结果值但如果你用了 openpyxl 读取未触发公式计算拿到的就是公式字符串“SUM(C2:C10)”。我的处理方式是把这类字段统一转成数值转不了的行直接标记为脏数据df_excel[salary] pd.to_numeric(df_excel[salary], errorscoerce) salary_bad df_excel[salary].isna().sum() print(无法解析为数值的薪资行数:, salary_bad)4.4 时间字段统一策略时间字段是整个数据源里格式最野的一个维度。订单数据里时间有“2024-01-05 14:22:31”“01/05/2024”“2024.1.5”三种写法物联网传感器读数的更夸张同一列里混了毫秒时间戳和秒时间戳。统一策略是全部转成 datetime64[ns] 类型并且强制对齐到毫秒精度import pandas as pd # 先用 infer_datetime_format 自动猜测猜不出来的单独处理 df[event_time] pd.to_datetime( df[event_time], infer_datetime_formatTrue, errorscoerce ) # 探测是否混合了 13 位毫秒时间戳 if df[event_time].isna().any(): # 手动处理毫秒时间戳 mask df[event_time].isna() df[event_time_raw].astype(str).str.match(r^\d{13}$) df.loc[mask, event_time] pd.to_datetime(df.loc[mask, event_time_raw], unitms) # 统一输出格式 df[event_time] df[event_time].dt.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f) print(时间字段样例:, df[event_time].dropna().head(3))pd.to_datetime 的 errorscoerce 参数会把无法解析的字符串转成 NaT避免程序崩溃。infer_datetime_formatTrue 会尝试自动推断日期格式但遇到混合格式时推断会失败所以需要兜底处理毫秒时间戳。13 位数字是毫秒时间戳的特征10 位是秒级时间戳——识别这个特征就能区分两种单位。5. 数据源使用避坑五个常见问题与排查记录以下是拆包和跑清洗流水线过程中实际撞上的坑按“现象 → 原因 → 解决”三条线记录每一条都是拿真数据试出来的。5.1 半角全角空格混用导致分组失效现象对用户名字段做 groupby 统计时“张三”和“张 三”中间是全角空格被分成了两个组用户数虚高。原因数据源里部分记录是从网页表单抓来的全角空格和半角空格混用肉眼看不出来但字符串匹配时严格区分。这个问题在人工档案类数据里最常见。解决清洗时统一做字符归一化全角字符转半角。用 unicodedata.normalize(NFKC) 可以一次性完成全角转半角和兼容字符归一化。但这步有副作用——全角数字也会被转成半角如果业务上需要保留全角展示格式得先切分再替换只清洗参与匹配的字段。5.2 时间戳单位不一致导致排序混乱现象按时间排序后最新的一条记录反而排到了中间位置。原因物联网传感器读数里 70% 的时间戳是毫秒级13 位30% 是秒级10 位。排序时数值比较的是“数字大小”毫秒和秒混在一起13 位的数字一定大于 10 位看起来就乱了。解决先判断时间戳位数统一乘 1000 或除 1000全部转为同一精度。我一般统一到毫秒。判断方法很直接时间戳字段的字符串长度是 10 还是 13。另外注意从 JSON 读入的时间戳可能是 int 类型int 类型没有 len 属性必须先转字符串再判断。5.3 去重把正常数据删了现象处理金融交易流水时按 (account_id, trade_time, amount) 去重后发现交易笔数比银行对账单少了 30%。原因同一账户在同一秒内可能发生多笔相同金额的交易这三列联合起来不足以唯一标识一笔交易。真正的唯一键还包括交易流水号 trade_no。解决不盲目按“看起来像唯一键”的字段去重。先去重前打印重复键样本和业务方确认确认哪些字段组合才是真正的业务唯一键。这份数据源里故意埋了多组“看似唯一实则不是”的键组合遇到这种情况最稳妥的做法是先不删标记为高重复风险人工核查后再处理。5.4 编码变量导致字符串匹配失败现象从 GBK 编码的 CSV 里读出的“北京市”按 UTF-8 编码的“北京市”去匹配总是匹配不上打印出来一样但 isin 判断是 False。原因两个字符串的字节序列不同pandas 在比较时按 Unicode 码点逐字符比较源文件编码不一致导致码点不一致。GBK 的“北”和 UTF-8 的“北”是同一个 Unicode 码点所以打印一致应该能匹配上——但真实原因往往是 GBK 文件里有全角字符或者特殊控制符藏在不显眼的位置比如零宽空格。解决读取环节统一转成 UTF-8而不是等匹配失败后再做编码转换。读完文件直接用 df.to_csv(clean.csv, encodingutf-8) 落地一份标准编码版本后续处理统一从这份读取。这个习惯能省掉大量“明明值一样就是匹配不上”的排查时间。5.5 字符串数字混存导致 join 结果爆炸现象订单表和用户表做 inner join 时结果行数比订单表还多笛卡尔积了。原因order 表里的 user_id 是字符串“10001”user 表里的 user_id 是数字 10001。join 时 pandas 要求两侧类型一致字符串“10001”和数字 10001 匹配不上但两边都匹配到了“UNKNOWN”或空值产生大量“假匹配”的组合行。解决join 前把所有关联键统一转为字符串并 strip 空格。我习惯用一个 normalize_key 函数对 key 列统一做类型转换和字符串清理再执行 join。这步在流水线脚本里放在 schema 识别之后、空值填充之前优先级最高。6. 进阶玩法把数据源当成“数据质量基线”给清洗逻辑做回归验证前面讲的是“用这份数据源来练习清洗”但它的真正价值不止于此。我拆完包之后发现这套数据源最适合的用法其实是当“数据质量基线”——把你的清洗规则固化下来每次跑完一遍清洗自动输出一份质量指标报告。这样以后不管清洗逻辑怎么改都能拿这套数据源做回归确认没有改坏任何一项指标。具体做法分三步。第一步定义数据质量维度——比如空值率、重复率、字段类型合法率、时间格式合法率、跨字段逻辑一致率。第二步把每项指标计算逻辑写成函数输入原始文件路径输出指标值。第三步每次清洗逻辑变更后跑一遍全部文件对比指标变化。def quality_score(file_path): df pd.read_csv(file_path, encodingutf-8-sig) n_rows len(df) null_rate float(df.isnull().sum().sum()) / (n_rows * len(df.columns)) dup_rate float(df.duplicated().sum()) / n_rows # 跨字段逻辑订单创建时间不能晚于发货时间 if order_date in df.columns and ship_date in df.columns: logic_bad (df[ship_date] df[order_date]).sum() else: logic_bad 0 return { 文件: file_path, 空值率: round(null_rate, 4), 重复率: round(dup_rate, 4), 逻辑错误数: int(logic_bad) } results [] for f in glob.glob(data/*.csv): results.append(quality_score(f)) pd.DataFrame(results).sort_values(空值率, ascendingFalse)这套质量基线跑出来的分数表就是后续验证清洗效果的唯一标尺。清洗前分数低清洗后空值率下降、重复率归零、逻辑错误消除才算真正完成了清洗任务。我最后一次用这套数据源是给某公司的数据管道做清洗模块重构。重构之前老模块跑完的重复率是 2.3%新逻辑跑完同一份数据后重复率被压到 0.4%但逻辑错误数反而从 3 涨到 11。要不是有这套基线数据顶着直接上线就把全量历史订单的日期搞错了。从那以后我每次写清洗脚本都会先用这种带“已知脏数据”的源文件跑一遍回归强制看分数变化养成习惯了。希望这份拆解能让你少走点弯路下载一份自己跑一遍比看十篇教程都实在。本文还有配套的精品资源点击获取
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