数据一多，就有可能出现数据名目不统一、残缺或者冗余等情况，且数据量越大错误可能越多。如何才能使杂乱无章的数据变得清晰有致？免费开源的数据清洗工具Open Refine就是你的好帮手，不但可以清洗数据、转换格式，借助网络服务和外部数据帮你扩展，而且还能链接数据库。深度君经授权分享数据新闻网编写的《中国数据新闻工作坊培训手册》，为你总结Open Refine的简明使用方法。
深度君资料卡：何为Open Refine？
OpenRefine是一款数据清洗软件，它的主要目的是帮你在使用数据之前挖掘、清洗数据。它以你的网页浏览器作为运行界面，这就意味着它看上去是在网上运行，但所有数据其实保存在你电脑里。
Open Refine免费开源，可供所有人使用。最新版本是Google Refine2.5。
以下由数据新闻工作坊编写的教学材料部分根据 OpenRefine Tutorial 改编。你可以到此网址了解有关 Open Refine 的更多情况。
第一部分：归类
在该部分中，你会学到如何使用 Open Refine 的归类功能来清理国家名。我们的测试数据是一个来自不同国家的大学名称单，大学名称信息是从维基百科抓取来的。
首先我们得载入数据文件
打开Open Refine， 点击屏幕左侧的“新建项目” (Create Project)
先点击“这台电脑” (This Computer)，然后点击“选择文件”(Choose Files)。 在你的数据文件中选择UniversityData.csv。你就会看到数据。
该文件中有些中文文字（列的名字）。如果中文显示不对，你也许需要告诉Open Refine使用正确的字符集。要做到这一点，点击“字符编码” (Character encoding) 旁边的空白空间，从中选择UTF-8。
然后点击右边的“新建项目” (Create Project) 键。
2. 你可以看到country （“国家”）这一列中， 国家名字不统一。例如，美国即叫 United States，也叫USA。我们要通过创立一个文字归类， 让Open Refine 给我们看 country 一列中所有的值。摁下 country旁边的小下箭头，选择 归类 Facet -> 文本归类 Text Facet。
片刻后，该归类中所有国家的值就会在屏幕左侧显示出来。
你可以看到美国有多个不同叫法， 还有一些错误的名字，比如有一行美国叫United States )， 还有一个捏造的国家叫Utopia（乌托邦）！每个不同的国家名叫一个归类, Open Refine 给你显示了每一个归类里有多少行数据。
点击任何归类名字，你会只看到那个归类里的行。在我们这个例子里，你只会看到那些国家列里数据和你点击的名字相符的行。
你只要点击任何一个归类名，就能对其进行编辑。现在我们来把美国所有不同的叫法都变成United States。 你鼠标指向 US 这一归类时，一个的“编辑”edit 选项就会出现。点击 编辑 edit。
请打入United States, 然后点击 应用 Apply。
现在所有是 US 的2609行都变成了United States。 对每一个别的叫法都同样进行编辑，直到美国所有的叫法都变成United States。 你做完后，你的归类应该如下：
第二部分 – 清理数字
我们现在来清理有关学生数目的数据。这些数据里，有的值不是数字，很多值里除了学生数目的数字外，还包含有文字片段。要找出那些条目需要清理，我们需要使用 数值归类 Numeric facet:
如果你看不到数字Numeric facet 的选项，你可能首先需要将学生数那一列转换成数字。你可以通过选择编辑栏Edit cells->一般转换Common transforms->到数字To number
这儿显示的是值的直方图，并列出每种类型 numeric （数值型）, non-numeric （非数值），blank （空白）或者error （错误））条目的数目。你一定要只选择非数字型的行，这可以通过把numeric, blank 和error排除掉来实现。
我们已经可以看出有问题了，因为有的格里包含有+和~符号。要解决这个问题，我们需要做 编辑单元格Edit cells -> 转换 Transform
这使得我们可以打入替换字符序列的命令：
value.replace(“+”, “”)
每格里的现值总是由value (“值”）这个名称代表的。replace (“替换”)这个命令做的是让系统针对value进行文字搜索和替换运作，把+换成什么都没有 （两个引号里什么都没有）。
做这个命令时，你其实是在用一点编程语言。系统还有很多高级功能（本教学材料中没包括），如果你想在此方面获得更多知识，可以参考Google Refine Expression Language (GREL) reference
如果你发现有多个东西需要被替换，没有必要通过不断点击编辑单元格 Edit cells -> 转换 Transform 来逐个替换。相反，你可以将这些命令连在一起，同时来解决多个问题，不管你有多少问题都行：
value.replace(“~”, “”).replace(“,”,””)
为了更新对非数字型值的选择，有时候有必要将各列的值转变为数字 （编辑单元格 Edit cells -> 常用转换 Common transforms -> 数字化 To number）。你做完这一步以后，应该看到非数字型值少了。
第三部分 – 自己动手
在该部分里，你会得到一个从新浪微博网站剪贴来的文件， 然后将其转换为有关PM2.5 值的Excel电子表格。
文件名是Weibo air pollution data.txt 。你可以以跟以前同样的方式载入。文件是这样：
你必须首先删除不包含PM2.5的所有的行，然后把数据按时间、PM2.5值、和健康警告级别分成不同的列。你做完以后文件应该像这样：
如果还想学习更多功能，深度君还推荐以下资源：
Git-Hub OpenRefine
数据学院-Cleaning data with Refine
RefinePro提供的OpenRefine使用建议/方法合集
参考原文：《中国数据新闻工作坊培训手册》第四章 – 实操：使用Open Refine清理数据
来源：数据新闻网（djchina.org）
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