数据清洗是从记录表、表格、数据库中检测、纠正或删除损坏或不准确记录的过程。简单来说是就是把“脏数据”变为“干净的数据”。其中“脏数据”可能是残缺数据、错误数据、重复数据、不符合规则的数据等,“干净数据”就是可以带入模型中的数据。 2 数据清洗流程 2.1 数据读写 导入所需的库 import numpy as np...
当给定数据框的特定列是特定数据类型并且需要被矫正/转换成另一种便于计算和分析的数据类型或者进行统计处理时,这个过程通常很费时。 在一个典型的数据科学工作流程当中,我们通常获取我们的原始数据,探索并加工它,使用可视化或者预测模型来获得更深的洞察,并最终使用报表来进行展示。 由于重复值、拼写错误、数据类型解析...
数据清洗是一种处理和修改数据的技术,旨在改进数据质量,使其更易于使用和分析。数据清洗主要包括删除重复数据,处理缺失值,检查数据的一致性和有效性,转换和标准化数据格式,以及识别和修正错误等。数据清洗的重要性主要体现在以下几个方面:首先,处理重复数据可以避免数据分析结果的偏差或误解。其次,处理缺失值可以使数据分...
数据清洗就是对数据的质量进行检查和处理。 脏数据 定义:由于记录或者储存的原因,导致部分数据缺失、重复、异常、错误,没有分析意义,就叫做“脏数据”。 脏数据存在三种情况: 缺失值:由于记录或读取的原因,在应该有数据的地方,出现了空白 重复值:在不该重复的地方,出现了异常的重复 异常值:不合理的数据 处理思路 ...
首先选中错误日期格式数据区域→然后点击【数据】-【分列】→在弹出的“文本分列向导”对话框中点击2次【下一步】，在第三步中将格式设置为【日期】→最后直接点击【完成】即可。技巧三、函数法 有时我们会系统中导出Excel数据，有些字符在其它系统里面可以正常显示，但是在Excel表格中却不显示，但是又确实存在我们又...
1. 数据清洗 1.1 空值和缺失值的处理 空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。 一般空值使用None表示,缺失值使用NaN表示 1.1.1 使用isnull()和notnull()函数 可以判断数据集中是否存在空值和缺失值 ...
数据集成是数据仓库的第一步,它解决了数据来源多样、格式不一的问题。在数据集成过程中,我们需要将来自不同数据源的数据进行转换和整合,使其统一为一个可用的数据模型。这是数据仓库的关键技术之一,只有通过数据集成,我们才能将数据有效整合在一起,为后续的数据分析提供基础。 二、数据清洗 在构建数据仓库的过程中,...
数据清洗定义 数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”,指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一...
比如这里从本地数据库data中导入全部数据，关于SQL语句，在后面的章节会做讲解，点击确定，即可数据导入成功。这里我们使用一个案例数据，选择获取与转化中的从表格，直接打开Power Query数据转化界面。打开的界面似曾相识，与PowerBI数据转化的界面一模一样。3、数据清洗 数据类型转换，选取数据字段，在转化里可以修改数据...
我们拿到的数据通常是不干净的,所谓的不干净,就是数据中有缺失值,有一些异常点等,需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模,所以拿到数据的第一步是进行数据清洗,本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作,将数据清洗成可以分析或建模的样子。