数据清洗简介
在 SQL Server 数据库中清洗数据
Miriam Antona
Software Engineer
课程概览
- 第1章：开始进行数据清洗
- 第2章：处理空值、重复和日期
- 第3章：处理越界值、数据类型与模式匹配
- 第4章：合并、拆分与转换数据
数据集：2014-2015 年美国机场月度航班
airports
| airport_code | airport_name | airport_city | airport_state |
|--------------|-------------------------------------------|-------------------|---------------|
| MSP | Minneapolis-St Paul International | Minneapolis | Minnesota |
| JFK | John F. Kennedy International | New York City | New York |
| LAX | Los Angeles International | Los Angeles | California |
| DFW | Dallas/Fort Worth International | Dallas/Fort Worth | Texas |
| BOS | Logan International | Boston | Massachusetts |
| SFO | San Francisco International | San Francisco | Californiaa |
| ATL | Hartsfield-Jackson Atlanta International | Atlanta | Georgia |
| ... | ... | ... | ... |
数据集：2014-2015 年美国机场月度航班
carriers
| code | name |
|------|---------------------------------|
| YV | Mesa Airlines Inc. |
| AA | American Airlines Inc. |
| DL | Delta Air Lines Inc. |
| HA | Hawaiian Airlines Inc. |
| MQ | American Eagle Airlines Inc. |
| EV | ExpressJet Airlines Inc. |
| ... | ... |
数据集：2014-2015 年美国机场月度航班
flight statistics
| registration_code | airport_code | carrier_code | canceled | on_time | delayed | ... |
|-------------------|--------------|--------------|----------|---------|---------|-----|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 000000119 | JFK | AA | 74 | 819 | 233 | ... |
| 120 | JFK | B6 | 438 | 1865 | 1010 | ... |
| 000000121 | JFK | HA | 0 | 25 | 3 | ... |
| 122 | JFK | MQ | 102 | 386 | 159 | ... |
| 000000124 | JFK | UA | 22 | 296 | 88 | ... |
| 000000125 | JFK | US | 15 | 191 | 63 | ... |
| 000000126 | JFK | VX | 12 | 225 | 61 | ... |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
数据集：2014-2015 年美国机场月度航班
pilots
| pilot_code | pilot_name | pilot_surname | carrier_code | entry_date |
|------------|------------|---------------|--------------|------------|
| 1 | Thomas | Peters | HA | 2011-10-01 |
| 2 | Hiroki | Konoe | MQ | 2011-01-21 |
| 3 | Arturo | Montero | UA | 2012-12-28 |
| 4 | David | Captain | US | 2000-10-01 |
| 5 | Ainhoa | Guerrera | VX | 2000-10-05 |
| 6 | Alvin | Andersen | OO | 2012-01-15 |
| 7 | William | Champy | F9 | 2011-03-15 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
为何数据清洗重要？
- 常会拿到未清洗的脏数据，不适合直接分析
- 清洗数据耗时多于分析本身
- 清洗使信息更清晰可用
为数字补齐前导零
SELECT * FROM flight_statistics
| registration_code | airport_code | carrier_code | canceled | on_time | delayed | ... |
|-------------------|--------------|--------------|----------|---------|---------|-----|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 000000119 | JFK | AA | 74 | 819 | 233 | ... |
| 120 | JFK | B6 | 438 | 1865 | 1010 | ... |
| 000000121 | JFK | HA | 0 | 25 | 3 | ... |
| 122 | JFK | MQ | 102 | 386 | 159 | ... |
| 000000124 | JFK | UA | 22 | 296 | 88 | ... |
| 000000125 | JFK | US | 15 | 191 | 63 | ... |
| 000000126 | JFK | VX | 12 | 225 | 61 | ... |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
为数字补齐前导零
有效：000000128（至多9位）
无效：128
补齐前导零——使用 REPLICATE 和 LEN
REPLICATE (string, integer)
按指定次数重复字符串。
补齐前导零——使用 REPLICATE 和 LEN
REPLICATE (string, integer)
按指定次数重复字符串。
REPLICATE('0', 9 - LEN(registration_code))
补齐前导零——使用 REPLICATE 和 LEN
REPLICATE (string, integer)
按指定次数重复字符串。
REPLICATE('0', 9 - LEN(registration_code))
-- registration_code: 120 => LEN(120) = 3
REPLICATE('0', 6)
补齐前导零——使用 REPLICATE、LEN
+ 运算符
SELECT
REPLICATE('0', 9 - LEN(registration_code)) + registration_code AS registration_code
FROM flight_statistics
CONCAT——自 SQL Server 2012 起
SELECT
CONCAT(REPLICATE('0', 9 - LEN(registration_code)), registration_code) AS registration_code
FROM flight_statistics
补齐前导零——使用 REPLICATE、LEN 和 CONCAT
| registration_code |
|-------------------|
| ... |
| 000000119 |
| 000000120 |
| 000000121 |
| 000000122 |
| 000000123 |
| 000000124 |
| 000000125 |
| 000000126 |
| ... |
补齐前导零——使用 FORMAT
FORMAT (value, format [, culture ] )
- 自 SQL Server 2012 起可用
- value：数值、日期时间
SELECT
FORMAT(CAST(registration_code AS INT), '000000000') AS registration_code
FROM flight_statistics;
补齐前导零——使用 FORMAT
| registration_code |
|-------------------|
| ... |
| 000000119 |
| 000000120 |
| 000000121 |
| 000000122 |
| 000000123 |
| 000000124 |
| 000000125 |
| 000000126 |
| ... |
Vamos praticar!
在 SQL Server 数据库中清洗数据
