用无人监督的ML进行数据清洗不再是非常痛苦的事情！
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数据清洗不一定是一件非常痛苦的事情！这篇文章就是一个很好的例子，说明如何使用无监督的机器学习来清理大量凌乱的文本数据。
我们在处理什么？
在这个例子中，我们将面临着从HMTL和PDF文件中删除的数千篇文章，返回的文本质量在很大程度上取决于抓取过程。从样本检查的一些结果中我们知道存在一些问题，从错误的链接、不可读的PDF到已成功读入的项目，但内容本身就是完全垃圾。
这些文件现在保存于Pandas数据框中，每个项目都包含“元数据”，例如公司名称和发布年份，以及从return中删除的文本：
这是起点- 文本数据是数据框中的最后一列
简单的题外话：Missingno
python Missingno包非常有用。它可以在4行代码中的数据框上安装和运行，如果数据框中有任何缺失信息，它将快速突出显示。它还能够对数据集中的行进行采样，因此可以轻松地处理非常大的数据帧。
在我们的数据框上运行此操作，它可以向我们显示数据已完成，但一列除外。由于我们没有使用它进行分析，因此不需要进一步的工作，但如果在其他领域存在差距，我们将不得不考虑如何最好地处理这些（例如删除这些行或尝试插入缺失值）。
该图表显示除了一列之外的所有列都已完成- 我们现在可以专注于自己的文本数据
...返回清理文本数据
扫描数据框中的文本显然存在问题。例如，在此项中读取PDF文件时出现问题：
CMR644311ABP英国现代奴隶制声明2017年9月）ABP UKModern Slavery Statement 2017年9月ABP UKModern Slavery Statement 2017年9月AABP UKModern Slavery Statement 2017年9月bABP ......
这个看起来更糟糕：
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这些显然无法修复- 但我们如何将它们与已正确读取的文本文件分开？
机器学习拯救了我们
我们可能花费大量时间尝试从真实数据中分离出这些损坏的信息，但这正是机器学习的亮点。希望我们可以使用它来查找数据中的模式，并将其自动集中到干净、杂乱的数据中，从而节省大量工作。使用Python，可以通过三个步骤快速轻松地完成此操作：
步骤1.为算法创建功能：
下面的代码将单词计数、字符数和唯一单词（只出现一次）数作为新列显示在我们的数据框中：
步骤2.可视化数据：
使用Spotify、Chartify中真正优秀的图表库，可以使用我们刚刚创建的新功能快速绘制数据图：
这个创建的图表告诉我们关于我们的数据集的大量信息。有一个明显的趋势，即增加单词、字符和唯一单词。这是可以预料的，但是在这下面还有一大堆，底部有一行比较明显的呈现，单词非常少，但字符数很多：
步骤3.创建集群：
通过使用机器学习对数据进行聚类，我们应该能够自动拆分在图表中看到的每个区域，并进一步调查这些区域。下面的代码对数据进行缩放，然后将K-Means聚类应用于它：
再次通过我们的可视化运行，我们得到以下结果：
这在划分问题领域方面做了很好的工作。看起来集群1、4和5需要进一步研究。在此之前，让我们放大图表左下角，以确保集群仍然在这里工作，因为在当前的图中很难看到：
即使在点之间存在重叠的情况下，算法也足够健壮以基于单独的字符计数来区分它们。
为什么我们选择7个集群？试错，7是仍然有效分割数据集的最小值。
检查结果
这一切看起来都很棒，但我们实际上已经实现了我们的目标吗？ 我们可以通过检查每个集群中的内容来检查这一点，特别是集群1、4和5。
Custer 1：
这很有意思，文字看起来也很完美。 以上示例来自3M，但另一个return区域也很干净。集群1是从现代奴隶制声明中获得的实际数据的一部分，而不是数据质量差。当我们进一步分析数据时，我们想要研究为什么这个集群存在。
集群4和5：
这是我们凌乱的数据，单个的单字是很有意义的，该算法也足够智能，可以正确的聚类示例。
我们现在需要做的就是从数据集中排除这些集群，然后继续分析一组漂亮、干净的数据。
文章来源：https://towardsdatascience.com/clean-your-data-with-unsupervised-machine-learning-8491af733595