格式化和清洗数据的 Python 工具包

Dora

Dora是为探索性分析而设计的。特别是自动化分析中最痛苦的部分——比如特征选取和提取，可视化，还有你能猜到的——数据清洁。数据清洁相关的函数可以：

读取含有缺失数据和没有标准化的数据表
给缺失数据赋值
标准化变量

开发者:Nathan Epstein
更多资料:https://github.com/NathanEpstein/Dora

datacleaner

号外号外，datacleaner 清洗你的数据——不过只有在你的数据是 pandas DataFrame 实例的时候。开发者Randy Olson说：“datacleaner 不是魔法，它无法神奇的解析你没有结构的数据。”

它可以删除含有缺失数据的行，或者利用列的众数或中位数填充缺失数据，将非数值型变量转化为数值型变量。这个库很新，但考虑到DataFrame 是 Python 数据分析的基本数据结构，这个库还是值得试试看的。

开发者:Randy Olson
更多资料:https://github.com/rhiever/datacleaner

PrettyPandas

DataFrame 很强大，但是它们无法制作出你可以直接给你的老板看的表。PrettyPandas 利用了pandas 风格 API 将 DataFrame 转换成可以演示的表格。产生数据摘要，设置风格，调整数据格式，列和行。附加福利：强健，可读性高的使用文档。

开发者:Henry Hammond
更多资料:https://github.com/HHammond/PrettyPandas

tabulate

tabulate 可以让你仅仅用一个函数调用生成小型耐看的表格。非常适合于通过调整小数点列对齐，数据格式，表头和其他让表格可读性更高。

它有一个超酷的功能是可以让表格输出成不同的格式：HTML, PHP 或者 Markdown Extra，这样你可以用其他的工具或语言继续在使用你已经表格化的数据。

开发者: Sergey Astanin
更多资料:https://pypi.python.org/pypi/tabulate

scrubadub

健康领域和金融领域的数据科学家常需要匿名化数据集。scrubadub可以将私人信息 (PII) 从文本从移除。例如：

姓名 (名词)
Email地址
网络链接
电话号码
用户名/密码组
Skype 用户名
社会保险号

文档很好的演示了通过哪些途径你可以自定义 scrubadub 的行为，例如定义新的 PII 或者保留特定的 PII。

开发者:Datascope Analytics
更多资料:http://scrubadub.readthedocs.io/en/stable/index.html

Arrow

让我们实话实说：在 Python 里处理日期和时间是很痛苦的。当地时区无法被自动识别。得用好几行不那么让人舒服的代码来转换时区和时间戳。

Arrow 旨于解决这个问题并且填补这个功能空白，从而让你可以用更少的代码和引入库来完成对日期和时间的操作。跟 Python 的标准时间库不同的是，Arrow 默认自动识别时区和 UTC。你可以只用一行代码来完成时区转换或者分析时间字符串。

开发者:Chris Smith
更多资料:http://arrow.readthedocs.io/en/latest/

Beautifier

Beautifier 的任务很简单：清洗 URL 和 Email 地址并让它们看起来更漂亮。你可以通过域名和用户名来解析 email ；通过域名和参数来解析URL。（UTM 或者标记）

开发者:Sachin Philip Mathew
更多资料:https://github.com/sachinvettithanam/beautifier

ftfy

ftfy (fixes text for you) takes in bad Unicode outputs good Unicode. Basically, it fixes all the junk characters. â€œquotesâ€x9d becomes "quotes"; uÌˆ becomes ü; <3 becomes <3. If you work with text on a daily basis, this library is, as one user says, “a handy piece of magic.”

ftfy (fixes text for you)将杂乱的Unicode转化为可识别的Unicode。简单的说，它处理所有的垃圾字符。â€œquotesâ€x9d 变成 "quotes"; uÌˆ 变成 ü; <3 变成 <3.

开发者:Luminoso
更多资料:https://github.com/LuminosoInsight/python-ftfy

转自：http://python.jobbole.com/86758/