在前面我们已经获取到了一万九千多位用户的个人信息，以及他们所贡献的八十多万首歌曲（参考：全民K歌数据分析之数据的获取）。这些数据是存储在mongodb数据库中，对于这些数据的清洗，数量不大，完全可以用excel来实现，因此在数据清洗着一步，我就用python和excel来实现了。
数据的导出
我们首先需要将mongodb中的数据导入CSV文件中，用python就是一瞬间的事。
将数据写入csv
导入的数据如下所示，整体上看还算整齐，这都是在数据获取阶段就把数据做的一定的清洗之后的带来的便利，但是依然有一部分数据需要清洗优化。首先第一个就是性别这一栏我们为了统计的方便，我们可以将性别数据化，1代表boy，2代表girl；第二个就是地址栏，这一栏有两个数据，一个是省，另外一个是市，这个就不符合单元化的原则，我们需要将省和市拆开。第三个就是级别这一栏，为了方便统计，我们需要将级别数据化，一共26个等级，我们还是用1-26来表示这些等级。除此之外，为了方便数据的分析，我们将csv文件转换为xls表格形式。
excel
数据的清洗
我们先对数据进行简单的整理，去除空值，设置单元格格式，创建表之后就获得如下的表。
接下来，我们进行数据的清洗规范化：
性别
省市地域
我们用一个if函数来搞定性别，将其进行选择性粘贴，转换成数值；然后对省和市进行非列，分列之后有部分三个字的省会别拆开，用替换功能，进行逐一替换即可。
对于级别的清洗，我们这里为了避免if函数多层嵌套的麻烦，我们直接用数据的有效性验证，然后用vlookup()函数来进行。
我们首先做一个数据有效性验证的表：
数据的有效性验证
查找
最终数据
截止目前，我们对用户数据的清洗过程就算完成了。
