数据清洗主要包括哪两个处理

更新时间:2023-04-17 14:40

数据清洗的内容包括:选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。

1、选择子集

在数据分析的过程中,有可能数据量会非常大,但并不是每一列都有分析的价值,这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析,这样才能提高分析的价值和效率。

2、列名重命名

在数据分析的过程中,有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。

3、缺失值处理

获取的数据中很可能存在这缺失值,这会对分析的结果造成影响。

4、数据类型的转换

在导入数据的时候为了防止导入不进来,python会强制转换为object类型,然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。

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。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗方法:一般来说,数据清理是将数据库精简以除去重复记录,并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器,通过一系列步骤“ 清理”数据,然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。

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1、被保险人或其允许的驾驶人员在使用保险车辆过程中,因下列原因造成保险车辆的损失,保险人负责赔偿:

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