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ChatGPT在数据处理中的应用

news 来源：原创 2024/5/20 10:42:28

ChatGPT在数据处理中的应用

今天的这篇文章，让我不断体会AI的强大，愿人类社会在AI的助力下走向更加灿烂辉煌的明天。

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​ 数据处理是贯穿整个数据分析过程的关键步骤，主要是对数据进行各种操作，以达到最终的分析目的。数据处理主要包括以下几部分。

1.1 概览数据

​ 接下来的操作基于示例表的样例数据展开。这是一个简短的订单明细表，包含订单ID、用户ID、产品ID、订单日期、用户性别、用户年龄这几列。我们先对这份数据进行概览。

订单ID用户ID产品ID订单日期用户性别用户年龄
1001101100012023-04-01男28
1002102100022023-04-01女
1003103100032023-04-01男22
1004104100012023-04-01女
1005105100022023-04-01男45
1006106100032023-04-01女32
1007101100012023-04-02男28
1008102100022023-04-02女35
1009103100032023-04-02男22
1010104100012023-04-02女45

此表格由[小蜜蜂AI网站][https://zglg.work]生成。

1.1.1 ChatGPT帮我做

​ 来看第一种实现方式。只需把数据传给ChatGPT，并发出明确的操作指令即可。源数据一般是CSV格式的，我们需要将其以文本格式传入ChatGPT。下面我们向ChatGPT输入具体操作和数据集。

Screenshot 2024-02-21 at 21.17.16

​ 在输入数据时，我们要将CSV文件转换成可以直接输入ChatGPT中的格式。只需将CSV文件用记事本或文本编辑器打开，然后复制粘贴即可。

​ 按照上面的指令，ChatGPT返回如下表所示的结果。

统计指标订单ID用户ID产品ID用户年龄
数据类型整数整数整数整数
非空值个数1010108
均值1005.5102.51000234.25
中位数1005.5102.51000233.5
最小值10011011000122
最大值10101041000345
标准差2.871.290.827.79

注：订单日期和用户性别列属于文本型数据，无法进行数值统计。

1.1.2 ChatGPT告诉我

​ 来看第二种实现方式，问ChatGPT用什么工具可以及如何实现某个需求。我们需要把数据结构以及具体需求描述清楚，然后发送给ChatGPT。在Excel中概览数据比较简单，这里不展开了，而主要展示在SQL和Python中如何实现。下面是我们向ChatGPT发送的具体内容。

Screenshot 2024-02-21 at 21.24.46

​ ChatGPT收到上述内容以后，返回如下结果。

-- SQL结果
SELECTCOUNT(order_id) AS non_null_order_id_count,    COUNT(DISTINCT user_id) AS non_null_user_id_count,COUNT(DISTINCT product_id) AS non_null_product_id_count,AVG(order_date) AS avg_order_date,PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY order_date) AS median_order_date,MIN(order_date) AS min_order_date,MAX(order_date) AS max_order_date,AVG(user_age) AS avg_user_age,STDDEV(user_age) AS stddev_user_age
FROMorders;
import pandas as pdorder_df = pd.read_csv('order.csv')result = order_df.describe().transpose()result['non_null'] = order_df.count()
print(result[['non_null', 'mean', '50%','min', 'max', 'std']])# 运行结果如下：non_null          mean      50%      min      max       std
订单ID        10   1005.500000   1005.5   1001.0   1010.0  3.027650
用户ID        10    103.100000    103.0    101.0    106.0  1.663330
产品ID        10  10001.900000  10002.0  10001.0  10003.0  0.875595
用户年龄         9     32.444444     32.0     22.0     45.0  8.560244Process finished with exit code 0

​ 在SQL结果中，我没有实际去验证。在Python结果中，使用了describe函数，还是很不错的。我们在Python中概览数据时，就是使用该函数。但是describe函数的结果中已经包含了非空值计数，而ChatGPT又单独计算了一次。

1.2 数据预处理

​ 数据预处理主要包括缺失值填充、重复值删除、异常值删除或替换。接下来看看ChatGPT如何帮助我们完成这项工作。

1.2.1 ChatGPT帮我做

​ 第一种实现方式。下面是我们向ChatGPT输入的具体操作和数据集。

Screenshot 2024-02-21 at 22.38.39

​ ChatGPT收到上述内容后，给出如下的Python处理代码及结果。

import pandas as pd
import numpy as np# 创建数据集
data = {'订单ID': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008, 1009, 1010],'用户ID': [101, 102, 103, 104, 105, 106, 101, 102, 103, 104],'产品ID': [10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001],'订单日期': ['2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02'],'用户性别': ['男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女'],'用户年龄': [28, 35, 22, np.nan, 45, 32, 28, 35, 22, 45]}df = pd.DataFrame(data)# 找出缺失值并用均值填充
mean_age = df['用户年龄'].mean()
df['用户年龄'] = df['用户年龄'].fillna(mean_age).astype(int)# 去重
df = df.drop_duplicates()# 将年龄大于40的值视作异常并替换为40
df.loc[df['用户年龄'] > 40,'用户年龄'] = 40
df.to_excel('order.xlsx',index=False)   # 我个人添加的，其他部分均由ChatGPT生成
订单ID用户ID产品ID订单日期用户性别用户年龄
1001101100012023-04-01男28
1002102100022023-04-01女35
1003103100032023-04-01男22
1004104100012023-04-01女32
1005105100022023-04-01男40
1006106100032023-04-01女32
1007101100012023-04-02男28
1008102100022023-04-02女35
1009103100032023-04-02男22
1010104100012023-04-02女40

​ ChatGPT没有输出哪一列有缺失值，而是直接对缺失值进行了填充，并对年龄大于40的值进行了替换。总体而言结果符合要求。

1.2.2 ChatGPT告诉我

​ 来看第二种实现方式，把数据结构以及具体要进行的操作描述清楚，然后发给ChatGPT。关于数据预处理，在Excel中实现起来比较简单，而主要展示在SQL和Python中如何实现。下面是我们向ChatGPT发送的具体内容。

Screenshot 2024-02-22 at 08.58.36

​ ChatGPT收到上述内容后，返回如下结果。

Hive SQL 实现
1. 填充缺失值并返回数据集
-- 使用均值填充缺失值
SELECT 订单ID,用户ID,产品ID,订单日期,用户性别,COALESCE(用户年龄, AVG(用户年龄) OVER ()) AS 用户年龄
FROM your_table;2. 删除重复行后的数据集
-- 删除重复行
CREATE TABLE temp_table AS
SELECT DISTINCT *
FROM your_table;-- 可选步骤：删除原表，重命名临时表为原表名3. 替换异常值后的数据集
-- 替换年龄大于40的异常值为40
UPDATE your_table
SET 用户年龄 = 40
WHERE 用户年龄 > 40;

Python 实现
1. 填充缺失值并返回数据集import pandas as pd# 读取数据
df = pd.read_csv("your_data.csv")# 使用均值填充缺失值
df['用户年龄'] = df['用户年龄'].fillna(df['用户年龄'].mean())2. 删除重复行后的数据集
# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()3. 替换异常值后的数据集
# 替换年龄大于40的异常值为40
df.loc[df['用户年龄'] > 40, '用户年龄'] = 40

​ 在SQL结果中，一个语句就实现了填充功能，其他的功能也都轻松搞定。在Python结果中，准确给出了各个操作的函数代码，还是不错的。可以自行体验一下。

1.3 数据选择

​ 数据选择主要是根据实际需求选择特定的行或列。接下来看看ChatGPT如何帮助我们完成这项工作。

1.3.1 ChatGPT帮我做

​ 看看第一种方式，下面是我们向ChatGPT输入的具体操作和数据集。

Screenshot 2024-02-22 at 09.29.27

​ 按照上面的指令，ChatGPT给出如下的Python代码及返回如下所示结果。

import pandas as pd# 创建数据集
data = {'订单ID': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008, 1009, 1010],'用户ID': [101, 102, 103, 104, 105, 106, 101, 102, 103, 104],'产品ID': [10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001],'订单日期': ['2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02'],'用户性别': ['男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女'],'用户年龄': [28, 35, 22, None, 45, 32, 28, 35, 22, 45]
}df = pd.DataFrame(data)# 找出订单日期为“2023-04-01”的女性用户全部订单
filtered_df = df[(df['订单日期'] == '2023-04-01') & (df['用户性别'] == '女')]
print(filtered_df)订单ID  用户ID   产品ID        订单日期 用户性别  用户年龄
1  1002   102  10002  2023-04-01    女  35.0
3  1004   104  10001  2023-04-01    女   NaN
5  1006   106  10003  2023-04-01    女  32.0

​ 可以看到，ChatGPT按照我们的要求完成了任务。

1.3.2 ChatGPT告诉我

​ 看看第二种实现方式。下面是我们向ChatGPT发送的具体内容。

Screenshot 2024-02-22 at 09.35.24

​ 按照上面的指令，ChatGPT返回如下结果。

SQL 结果：
-- 筛选订单日期为“2023-04-01”的女性用户的全部订单
SELECT *
FROM your_table
WHERE 订单日期 = '2023-04-01' AND 用户性别 = '女';

# Python结果
import pandas as pd
# 假设数据已经存储在名为data的pandas DataFrame中
# 如果需要从CSV文件中读取数据，可以使用如下代码：
# data = pd.read_csv('your_csv_file.csv')df = pd.DataFrame(data)# 筛选订单日期为“2023-04-01”的女性用户的全部订单
filtered_df = df[(df['订单日期'] == '2023-04-01') & (df['用户性别'] == '女')]
print(filtered_df)

​ 因为数据选择相关的需求整体比较简单，所以ChatGPT给出的结果都没什么问题。

1.4 数值操作

​ 数值操作主要是对数据进行替换、排序等操作。接下来看看ChatGPT如何帮助我们完成这项工作。

​

1.4.1 ChatGPT帮我做

看看第一种方式。下面是我们向ChatGPT输入的具体操作和数据集。

Screenshot 2024-02-22 at 09.57.15

​ ChatGPT收到上述内容后，返回如下结果。

import pandas as pd# 创建数据集
data = {'订单ID': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008, 1009, 1010],'用户ID': [101, 102, 103, 104, 105, 106, 101, 102, 103, 104],'产品ID': [10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001],'订单日期': ['2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02'],'用户性别': ['男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女'],'用户年龄': [28, 35, 22, None, 45, 32, 28, 35, 22, 45]
}df = pd.DataFrame(data)# 替换年龄大于40的值为40
df.loc[df['用户年龄'] > 40, '用户年龄'] = 40# 按订单日期升序排列
df = df.sort_values(by='订单日期')# 新增一列，内容为该用户的上一笔订单日期
df['上一笔订单日期'] = df.groupby('用户ID')['订单日期'].shift(1)df.to_excel('帮我做.xlsx', index=False)
# 返回最终结果
print(df)

Screenshot 2024-02-22 at 10.03.19

​ 可以看到，ChatGPT给出的结果中，年龄已经按要求替换了，订单日期也升序排列了，新的一列也添加成了，而按订单日期升序排列的操作导致新增的这一列看起来有点乱，但结果是正确的。👍👍👍

1.4.2 ChatGPT告诉我

​ 看看第二种方式。下面是我们向ChatGPT发送的具体内容。

Screenshot 2024-02-22 at 10.23.56

​ ChatGPT收到上述内容后，返回如下结果。

SQL 结果：
-- 1. 将年龄大于40的值替换成40
UPDATE your_table
SET 用户年龄 = 40
WHERE 用户年龄 > 40;-- 2. 将数据按照订单日期进行升序排列
SELECT *
FROM your_table
ORDER BY 订单日期 ASC;-- 3. 新增一列数据，内容为该用户的上一笔订单日期
SELECT *,LAG(订单日期) OVER (PARTITION BY 用户ID ORDER BY 订单日期) AS 上一笔订单日期
FROM your_table;
# Python 结果import pandas as pddata = pd.read_csv('order.csv')
df = pd.DataFrame(data)# 1. 将年龄大于40的值替换成40
df['用户年龄'] = df['用户年龄'].apply(lambda x: min(x, 40))# 2. 将数据按照订单日期进行升序排列
df.sort_values(by='订单日期',inplace=True)# 3. 新增一列数据，内容为该用户的上一笔订单日期
df['上一笔订单日期'] = df.groupby('用户ID')['订单日期'].shift(1)
df.to_excel('帮我做1.xlsx')
print(df)订单ID  用户ID   产品ID        订单日期 用户性别  用户年龄     上一笔订单日期
0  1001   101  10001           2023-04-01    男  28.0         NaN
1  1002   102  10002           2023-04-01    女  35.0         NaN
2  1003   103  10003           2023-04-01    男  22.0         NaN
3  1004   104  10001           2023-04-01    女   NaN         NaN
4  1005   105  10002           2023-04-01    男  40.0         NaN
5  1006   106  10003           2023-04-01    女  32.0         NaN
6  1007   101  10001           2023-04-02    男  28.0  2023-04-01
7  1008   102  10002           2023-04-02    女  35.0  2023-04-01
8  1009   103  10003           2023-04-02    男  22.0  2023-04-01
9  1010   104  10001           2023-04-02    女  40.0  2023-04-01

Screenshot 2024-02-22 at 10.57.26

​ SQL结果的逻辑基本是准确的。这里主要看第三个操作，刚开始的实现逻辑是借助ROW_NUMBER 函数，比较复杂，经过提示可以直接使用LAG函数以后（过程省略），ChatGPT马上给出了正确的答案。

​ Python结果的实现方式和代码完全正确。

1.5 数值运算

​ 数值运算主要是对数据进行算术运算、比较运算、汇总运算等操作。接下来看看ChatGPT如何帮助我们完成这项工作的。

1.5.1 ChatGPT帮我做

​ 看看第一种实现方式。下面是我们向ChatGPT输入的具体操作和数据集。

Screenshot 2024-02-22 at 12.06.38

​ ChatGPT收到上述内容后，Python实现代码及返回结果。

import pandas as pd# 创建数据集
data = {'订单ID': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1008, 1009, 1010],'用户ID': [101, 102, 103, 104, 105, 106, 101, 102, 103, 104],'产品ID': [10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001, 10002, 10003, 10001],'订单日期': ['2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02', '2023-04-02'],'用户性别': ['男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '女'],'用户年龄': [28, 35, 22, None, 45, 32, 28, 35, 22, 45]
}df = pd.DataFrame(data)# 1. 将订单ID列和产品ID列进行相加，生成新的一列
df['相加结果'] = df['订单ID'] + df['产品ID']# 2. 对用户ID进行非重复值计数
non_duplicate_count = df['用户ID'].nunique()# 返回结果
print("添加相加结果的数据集：")
print(df)
print("\n用户ID的非重复值计数结果:", non_duplicate_count)# 运行结果
添加相加结果的数据集：订单ID  用户ID   产品ID        订单日期 用户性别  用户年龄   相加结果
0  1001   101  10001  2023-04-01    男  28.0  11002
1  1002   102  10002  2023-04-01    女  35.0  11004
2  1003   103  10003  2023-04-01    男  22.0  11006
3  1004   104  10001  2023-04-01    女   NaN  11005
4  1005   105  10002  2023-04-01    男  45.0  11007
5  1006   106  10003  2023-04-01    女  32.0  11009
6  1007   101  10001  2023-04-02    男  28.0  11008
7  1008   102  10002  2023-04-02    女  35.0  11010
8  1009   103  10003  2023-04-02    男  22.0  11012
9  1010   104  10001  2023-04-02    女  45.0  11011用户ID的非重复值计数结果: 6

​ 可以看到，ChatGPT按照我们的要求完成了任务。

1.5.2 ChatGPT告诉我

​ 看看第二种方式。下面是我们向ChatGPT发送的具体内容。

Screenshot 2024-02-22 at 12.19.29

​ ChatGPT收到上述内容以后，返回如下结果。

# SQL结果
-- 1. 将订单ID列和产品ID列进行相加，生成新的一列
ALTER TABLE your_table ADD COLUMN 相加结果 INT;
UPDATE your_table SET 相加结果 = 订单ID + 产品ID;-- 2. 对用户ID进行非重复值计数，返回计数结果
SELECT COUNT(DISTINCT 用户ID) AS 非重复用户数
FROM your_table;
# Python结果
import pandas as pddata = pd.read_csv('order.csv')
df = pd.DataFrame(data)# 1. 将订单ID列和产品ID列进行相加，生成新的一列
df['相加结果'] = df['订单ID'] + df['产品ID']# 2. 对用户ID进行非重复值计数，返回计数结果
non_duplicate_count = df['用户ID'].nunique()# 返回结果
print("添加相加结果的数据集：")
print(df)
print("\n用户ID的非重复值计数结果:", non_duplicate_count)

​ 上述SQL和Python的实现逻辑都是正确的。因为数值运算整体比较简单，所以这里就不举更多例子了，大家可以根据实际的业务需求进行调整。

1.6 数据分组

​ 数据分组是按照某些维度先对数据进行分组，再对分组后的数据进行汇总运算。接下来看看ChatGPT如何帮助我们完成这项工作。

1.6.1 ChatGPT帮我做

​ 看看第一种方式。下面是我们向ChatGPT输入的具体操作和数据集。

Screenshot 2024-02-22 at 12.42.47

​ ChatGPT收到上述内容后，返回如下结果。

​ Screenshot 2024-02-22 at 12.46.28

​ 可以看到，ChatGPT按照我们的要求完成了任务。

1.6.2 ChatGPT告诉我

​ 看看第二种实现方式。下面是我们向ChatGPT发送的具体内容。

Screenshot 2024-02-22 at 12.52.10

​ ChatGPT收到上述内容后，返回如下结果。

SQL 结果
-- 计算男性和女性的订单数
SELECT 用户性别, COUNT(订单ID) AS 订单数
FROM your_table
GROUP BY 用户性别;-- 计算男性和女性的用户数
SELECT 用户性别, COUNT(DISTINCT 用户ID) AS 用户数
FROM your_table
GROUP BY 用户性别;

# Python结果
import pandas as pddata = pd.read_csv('order.csv')
df = pd.DataFrame(data)# 计算男性和女性的订单数
order_counts = df['用户性别'].value_counts()# 计算男性和女性的用户数
user_counts = df.groupby('用户性别')['用户ID'].nunique()# 返回结果
print("男性和女性各自的订单数:")
print(order_counts)
print("\n男性和女性各自的用户数:")
print(user_counts)# 运行结果如下：
男性和女性各自的订单数:
男    5
女    5
Name: 用户性别, dtype: int64男性和女性各自的用户数:
用户性别
女    3
男    3
Name: 用户ID, dtype: int64

​ 上述SQL和Python的实现逻辑都是正确的

1.7 时间序列分析

​ 时间序列分析的操作主要时间格式互换、时间索引、时间运算等。接下来看看ChatGPT如何帮助我们完成这项工作。

1.7.1 ChatGPT帮我做

​ 看看第一种方式。下面是我们向ChatGPT输入的具体操作和数据集。

Screenshot 2024-02-22 at 13.10.04

​ ChatGPT收到上述内容后，返回如下所示结果。

Screenshot 2024-02-22 at 13.24.14

1.7.2 ChatGPT帮我做

​ 看看第二种方式，下面我们向ChatGPT发送的具体内容。

Screenshot 2024-02-22 at 13.32.42

​ ChatGPT收到上述内容后，返回如下结果。

SQL 结果
-- 1. 提取订单日期中的日部分，存储在新的一列中
ALTER TABLE your_table ADD COLUMN 日部分 STRING;
UPDATE your_table SET 日部分 = SUBSTR(订单日期, 9, 2);-- 2. 将订单日期向前滑动30天，存储在新的一列中
ALTER TABLE your_table ADD COLUMN 减去30天日期 STRING;
UPDATE your_table SET 减去30天日期 = FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(订单日期) - 30*24*60*60, 'yyyy-MM-dd');-- 3. 将订单日期为“2023-04-01”的数据筛选出来
SELECT *
FROM your_table
WHERE 订单日期 = '2023-04-01';
# Python结果
'''import pandas as pd
from datetime import timedelta# 读取数据集
data = pd.read_csv("order.csv")# 提取订单日期中的日部分
data['日'] = pd.to_datetime(data['订单日期']).dt.day
# 将订单日期转换为日期类型
data['订单日期'] = pd.to_datetime(data['订单日期'])# 向前滑动30天
data['提前30天'] = data['订单日期'] - timedelta(days=30)# 筛选订单日期为“2023-04-01”的数据
filtered_data = data[data['订单日期'] == '2023-04-01']
# 打印结果
filtered_data.to_excel('筛选完.xlsx')'''
import pandas as pddata = pd.read_csv('order.csv')
df = pd.DataFrame(data)# 1. 提取订单日期中的日部分，存储在新的一列中
df['日部分'] = df['订单日期'].str[-2:]# 2. 将订单日期向前滑动30天，存储在新的一列中
df['减去30天日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期']) - pd.DateOffset(days=30)# 3. 将订单日期为“2023-04-01”的数据筛选出来
filtered_data = df[df['订单日期'] == '2023-04-01']# 返回结果
print("提取订单日期中的日部分和减去30天日期后的数据集:")
print(df[['订单ID', '用户ID', '产品ID', '订单日期', '用户性别', '用户年龄', '日部分', '提前30天']])
print("\n订单日期为'2023-04-01'的数据:")
print(filtered_data)# 运行结果
订单日期为'2023-04-01'的数据:订单ID  用户ID   产品ID        订单日期 用户性别  用户年龄 日部分    提前30天
0  1001   101  		10001  				2023-04-01    男  28.0   1 		2023-03-02
1  1002   102  		10002  				2023-04-01    女  35.0   1 		2023-03-02
2  1003   103  		10003  				2023-04-01    男  22.0   1 		2023-03-02
3  1004   104  		10001  				2023-04-01    女   NaN   1 		2023-03-02
4  1005   105  		10002  				2023-04-01    男  45.0   1 		2023-03-02
5  1006   106  		10003  				2023-04-01    女  32.0   1 		2023-03-02

上述SQL和Python的实现逻辑都是正确的。

所有示例均可在小蜜蜂AI网站实现，网址：https://zglg.work

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