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  • 数据清洗步骤

    2018-10-29 18:53:25
    数据标准化的一些基本知识,还有何时适合做数据归一化或... 我们可以将干净的数据导入到数据库或本地文件中,并且你开始为那些重复性过程编写了条理更加清晰的函数。————python数据处理第八章的程序简单整理的视图
  • 总结:数据清洗步骤

    万次阅读 2020-02-10 00:12:44
    行列操作 ,使用loc或者iloc函数 数据整合,对不同数据源进行整理 数据类型转换,对不同字段数据类型进行转换 分组汇总,对数据进行各个维度的计算 处理重复值、缺失值和异常值以及数据离散化 ...
    1. 数据获取,使用read_csv或者read_excel
    2. 数据探索,使用shape,describe或者info函数
    3. 行列操作 ,使用loc或者iloc函数
    4. 数据整合,对不同数据源进行整理
    5. 数据类型转换,对不同字段数据类型进行转换
    6. 分组汇总,对数据进行各个维度的计算
    7. 处理重复值、缺失值和异常值以及数据离散化
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  • Python数据清洗步骤: 1.对dataframe中NAN值的清洗: 利用df.isnull().any()验证df中是否存在NAN值 利用df.isnull().sum()统计df每一列对应的NAN值 利用df.isnull().sum().sum()统计dfNAN值的数量...

    Python数据清洗步骤:

    1.对dataframe中NAN值的清洗:

    利用df.isnull().any()验证df中是否存在NAN值

    利用df.isnull().sum()统计df每一列对应的NAN值

    利用df.isnull().sum().sum()统计dfNAN值的数量

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  • 数据清洗步骤及常用的方法

    千次阅读 2020-07-12 17:57:11
    确定数据分析目的-获取数据-清洗数据-探索数据-建模分析-结果交流 探索数据:对整个数据集有全面的认识,一边后续开展工作 建模分析:常常用到机器学习、深度学习算法 结果:使用报告、图表展示数据,将成果与他人...

    流程

    确定数据分析目的-获取数据-清洗数据-探索数据-建模分析-结果交流
    探索数据:对整个数据集有全面的认识,一边后续开展工作
    建模分析:常常用到机器学习、深度学习算法
    结果:使用报告、图表展示数据,将成果与他人分享
    脏数据:重复、残缺、错误数据、不符合规则的数据(噪声数据)
    分为数据的读写、数据的探索与描述、数据简单处理、重复值处理、缺失值处理、异常值处理、文本字符串的处理、时间格式序列的处理。除了前三个以外顺序可以调整。

    数据读写

    pd.read_csv()
    pd.read_excel()

    数据的探索与描述

    df.info()
    df.head()
    df.shape
    df.describe() #只显示数值型数据的描述统计

    数据简单处理

    • 去除数据间的空格
      • 列表推导式
        df.columns = [x.strip() for x in df.columns.str]
      • df.columns = df.columns.str.strip()

    英文字母大小写转换

    重复值处理

    duplicated() #分为两种,一种是前面的是True,一种是后为True
    drop_duplicates() #不在原数据集上改变,需要加inplace参数

    去除掉重复行后,要进行索引重置

    • df.index = range(df.shape[0])
    • df.reset_index(drop) #drop为True,删除之前的索引后重建索引

    缺失值处理

    df.isnall() 查看缺失值
    df.notnull()
    df.dropna() #删除缺失值
    df.fillna() #填补缺失值
    均值填充法
    向前/后填充法
    模型填充,如随机森林,KNN

    可以根据每一列,一次一次找缺失值

    异常值处理

    删除异常值记录行或列
    作为缺失值处理
    平均值修正、盖帽法修正
    不处理:业务分析挖掘价值

    根据统计学知识找3个标准差外的为异常值:
    sta = (x-x.mean())/x.std()
    sta.abs()>3 #即为异常值

    对于建模来说,通常会删掉异常值
    对于业务来说,异常值可能包含隐含信息,意味着更多的价值

    文本字符串处理

    去除前后空格处理
    处理中间有, ()之类的数据
    正则表达式提取有用信息

    df[‘酒店评分’] = df.酒店.str.extract(pattern, expand=False)
    expand=True 返回index/Series
    expand=False 返回DataFrame

    时间格式序列处理

    将系统时间格式化
    系统时间与时间戳转换
    年月日的提取

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  • 数据清洗步骤

    2020-10-14 20:45:27
    1.数据清洗的基本过程 S1:数据分析。在数据清洗之前,对数据分析,对数据质量问题有更为详细的了解,从而选择更好的清洗方案。 S2:定义清洗规则。通过数据分析,掌握了数据质量的信息后,针对各类问题定制清洗规则...

    1.数据清洗的基本过程
    S1:数据分析。在数据清洗之前,对数据分析,对数据质量问题有更为详细的了解,从而选择更好的清洗方案。
    S2:定义清洗规则。通过数据分析,掌握了数据质量的信息后,针对各类问题定制清洗规则,如对缺失数据进行填补策略选择。
    S3:规则验证。检验清洗规则和准确性。在数据源中随机选取一定数量的样本进行验证。
    S4:清洗验证。当不满足清洗要求时要对清洗规则进行调整和改进。真正的数据清洗过程中需要多次迭代的进行分析、设计和验证,知道获得满意的清洗规则。它们的质量决定了数据清洗的效率和质量。
    S5:清洗数据中存在的错误。执行清洗方案,对数据源中的各类问题进行清洗操作。
    S6:干净的数据回流。执行清洗方案后,将清洗后符合要求的数据回流到数据源。

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  • 数据清洗

    千次阅读 2019-12-11 18:02:33
    数据清洗主要是针对数据中的错误值、异常值、缺失值进行处理的过程,以及删除那些取值很多的类别型字段,或者取值一致性程度极高的字段。 数据清洗流程 1.再次确认数据是否拷贝 2.再次确认原始数据中是否具有唯一ID ...
  • 数据清洗 Chapter01 | 数据清洗概况

    千次阅读 多人点赞 2020-04-17 09:33:43
    不登高山,不知天之高也;不临深溪,不知地之厚也。...Chapter01 | 数据清洗概况一、什么是数据1、数据的类型2、表格数据3、属性类别二、数据清洗1、什么是数据清洗2、为什么要进行数据清洗3、数据存在的问题三、数据...
  • 数据清洗步骤是什么(上)

    千次阅读 2019-03-25 17:33:28
    另外数据清洗工作占据数据分析工作整个过程的七成以上的时间,所以说我们要格外的重视数据清洗工作,那么数据清洗步骤是什么呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。 数据分析工作之前,需要对数据进行预处理,在...
  • 二、数据清洗步骤三、函数大全四、数据清洗内容 一、为什么数据清洗? 数据清洗实质上是将实际业务问题中,脏数据清洗干净,转换为‘干净的数据’,所谓的脏,指数据可能存在以下几种问题(主要问题): 1.数据缺失...
  • 小白学数据分析——数据清洗

    千次阅读 2020-03-21 20:27:51
    数据分析中的数据清洗 数据清洗的自我理解 数据分析的过程中,在进行具体...在我看来数据清洗步骤如下: 【Tips】 1.数据清洗时优先进行缺失值、异常值和数据类型转换的操作,最后进行重复值的处理。 2.在对缺失值...
  • 文章目录数据清洗步骤函数大全数据清洗的内容总结 数据清洗步骤 数据获取,使用read_csv或者read_excel 数据探索,使用shape,describe或者info函数 行列操作,使用loc或者iloc函数 数据整合,对不同的数据源进行...
  • 一、数据清洗的定义 数据清洗是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。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...
  • 关于数据清洗步骤及方法的理解

    万次阅读 多人点赞 2018-12-05 00:01:12
    在实际操作中,数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗,相关的书籍也不少。 (美亚搜data cleaning的结果,可以看到这书还挺贵) 我将在这篇文章中,尝试非常浅...
  • 数据清洗与数据集成

    2021-01-02 21:20:58
    唯一性数据清洗的任务和过程数据清洗操作数据清洗过程数据清洗的具体方法二、数据集成数据集成需要解决的问题--异构性数据集成的模式联邦式数据库模式数据仓库模式中介者模式实体解析 一、数据清洗 **数据清洗是...
  • 数据清洗技术——Excel数据清洗一、实验目的和要求二、实验环境三、实验内容和实验步骤 一、实验目的和要求 1、了解 Excel 的基本功能和用途 2、掌握 Excel 数据清洗的基本步骤 3、了解 Excel 数据清洗的方法 4、...
  • 数据清洗的意义相信大家都知道了吧?数据清洗就好比我们做菜的时候首先对食材进行清洗,防止某些不干净的东西影响我们食用时的口感以及给我们的健康带来隐患。所以说,数据清洗在数据分析工作中是一个十分重要的工作...
  • 数据清洗数据清洗流程及经验

    千次阅读 2019-11-01 15:51:59
    预处理阶段 预处理阶段主要做两件事情: ...第一步:缺失值清洗 四个步骤: 1、确定缺失值范围:对每个字段都计算其缺失值比例,然后按照缺失比例和字段重要性,分别制定策略。 2、去除不需要的...
  • 数据预处理——数据清洗

    万次阅读 2018-05-10 20:46:04
    严重影响到数据挖掘建模的执行效率,甚至可能导致挖掘结果的偏差,所以进行数据清洗就显得尤为重要,数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、变换、规约等一系列的处理,该过程就是数据预处理。数据预处理一...
  • 数据清洗、数据集成

    千次阅读 2019-05-14 10:28:36
    整个数据分析过程中,数据清洗大概占到了80%。 数据质量准则: 完整性:单条数据是否存在空值,统计的字段是否完善。 全面性:观察某一列全部数据值可通过常识判断该列在数据定义、单位标识、数字本身方面是否有...
  • 数据清洗规则

    千次阅读 2019-05-28 16:14:39
    数据清洗规则 一、 规则总览 数据清洗针对的对象主要有四个——缺失值、异常值、重复值和无用值,针对不同对象的不同形式,采取相应的方法进行处理,从而得到期望的数据。 1.1 非空校核 要求字段为非空的情况下,对...
  • SPSS数据清洗

    万次阅读 2018-08-24 11:19:04
    SPSS数据清洗 关于spss对数据的清洗,就是将多余重复的数据筛选清楚,将确实的数据补充完整,将错误的数据纠正活删除。 下面主要内容是关于最常用的重复数据操作: 首先在spss中导入需要去重的数据: 选择数据...

空空如也

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