『壹』 數據清洗的步驟和方法
數據清洗主要是把有用的數據留下，無用的數據刪掉。
1.去除重復的數據
Pandas庫：plicated()：找到重復數據，重復的數據方法返回false。
drop_plicates(): 找到重復數據，刪除掉重復數據。
舉例說明：df.plicated(「name」); 找到name行中的重復數據，並且標記為false。
df.drop_plicates(『age』);結果處理為 刪除掉age列中的重復數據。
2.對於缺少數據的處理
1）先要找到缺少的數據
from pandas import DataFrame
df.isnull(): 判斷數據是否為空值。
df.notnull(): 判斷數據是否不為空值。
2）找到缺失值後要如何處理
你可以選擇刪除：df.dropna()
標記當行里數據全部為空時，才選擇刪除：df.dropna(how=『all』)
當以列為單位刪除時： df.dropna(how=『all』,axis=1)
你可以選擇用其他數值進行填補：
用問號填補空白數據：df.fillna(『?』)
用同一列上的前一個數據來填補：df.fillna(method = 'pad')
用同一列上的後一個數據來填補：df.fillna(method = 'bfill')
問題：如何用limit限制每列可以替代NAN的數目。
你可以選擇用統計性數值的數據來替代:
用列上除控制之外的平均數來替代：df.fillna(df.mean()) （個數不包括空值）
用其他的列的統計數據來替代：df.fillna(df.mean()['高代':'解幾'])（用解幾列的平均值來替代高代列上的空值）
你可以選擇指定數據來填補：
df.fillna({『數分'：100,'高代'：0}) （意思是：數分列上的空值填補為100,高代列上填補的空值為0）
你需要清除字元型數據左右首尾的字元rstrip():
df['name'].str.rstrip('n') //刪除最右邊的字元。如果是n，則刪除n；否則，就刪除最右邊字元就OK。
『貳』 如何進行數據清洗
數據清理是有一些步驟的，一般分為缺失值清洗，格式內容清洗，邏輯錯誤清洗，非需求數據清洗，關聯性驗證。
缺失值是最常見的數據問題，處理缺失值也有很多方法，我建議按照以下四個步驟進行：1、確定缺失值范圍：對每個欄位都計算其缺失值比例，然後按照缺失比例和欄位重要性，分別制定策略。
2、去除不需要的欄位：這一步很簡單，直接刪掉即可，但強烈建議清洗每做一步都備份一下，或者在小規模數據上試驗成功再處理全量數據。
3、填充缺失內容：某些缺失值可以進行填充。
4、重新取數：如果某些指標非常重要又缺失率高，那就需要和取數人員或業務人員了解，是否有其他渠道可以取到相關數據。
第二步：格式內容清洗
如果數據是由系統日誌而來，那麼通常在格式和內容方面，會與元數據的描述一致。而如果數據是由人工收集或用戶填寫而來，則有很大可能性在格式和內容上存在一些問題。
第三步：邏輯錯誤清洗
這部分的工作是去掉一些使用簡單邏輯推理就可以直接發現問題的數據，防止分析結果走偏。
第四步：非需求數據清洗
這一步說起來非常簡單：把不要的欄位刪了。
但實際操作起來，有很多問題。
第五步：關聯性驗證
如果你的數據有多個來源，那麼有必要進行關聯性驗證。例如，你有汽車的線下購買信息，也有電話客服問卷信息，兩者通過姓名和手機號關聯，要看一下同一個人線下登記的車輛信息和線上問卷問出來的車輛信息是不是同一輛，如果不是，那麼需要調整或去除數據。
『叄』 數據清洗的方法有哪些
現如今，科技得到了空前發展，正是由於這個原因，很多科學技術得到大幅度的進步。就在最近的幾年裡，出現了很多的名詞，比如大數據、物聯網、雲計算、人工智慧等。其中大數據的熱度是最高的，這是因為現在很多的行業積累了龐大的原始數據，通過數據分析可以得到對企業的決策有幫助的數據，而大數據技術能夠比傳統的數據分析技術更優秀。但是，大數據離不開數據分析，數據分析離不開數據，海量的數據中有很多是我們我們需要的數據，也有很多我們不需要的數據。正如世界上沒有完全純凈的東西，數據也會存在雜質，這就需要我們對數據進行清洗才能保證數據的可靠性。一般來說，數據中是存在噪音的，那麼噪音是怎麼清洗的呢？我們就在這篇文章中給大家介紹一下數據清洗的方法。
通常來說，清洗數據有三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。分箱法是一個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里，然後進行測試每一個箱子里的數據，並根據數據中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理數據。看到這里很多朋友只是稍微明白了，但是並不知道怎麼分箱。如何分箱呢？我們可以按照記錄的行數進行分箱，使得每箱有一個相同的記錄數。或者我們把每個箱的區間范圍設置一個常數，這樣我們就能夠根據區間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每一個箱的平均值，中位數、或者使用極值來繪制折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。
回歸法和分箱法同樣經典。回歸法就是利用了函數的數據進行繪制圖像，然後對圖像進行光滑處理。回歸法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線，能夠從一個屬性預測另一個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性，從而將數據擬合到一個多維面，這樣就能夠消除雜訊。
聚類法的工作流程是比較簡單的，但是操作起來確實復雜的，所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是雜訊。這樣就能夠直接發現噪點，然後進行清除即可。
關於數據清洗的方法我們給大家一一介紹了，具體就是分箱法、回歸法、聚類法。每個方法都有著自己獨特的優點，這也使得數據清洗工作能夠順利地進行。所以說，掌握了這些方法，有助於我們後面的數據分析工作。
『肆』 數據清洗技術有哪些
數據清洗是指在數據集中發現不準確、不完整或不合理數據，並對這些數據進行修補或移除以提高數據質量的過程。而通常來說，數據清洗框架由5個步驟構成，第一就是定義錯誤類型，第二就是搜索並標識錯誤實例，第三就是改正錯誤，第四就是文檔記錄錯誤實例和錯誤類型，第五就是修改數據錄入程序以減少未來的錯誤。
清洗數據有三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。分箱法是一個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里，然後進行測試每一個箱子里的數據，並根據數據中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理數據。
怎麼分箱，我們可以按照記錄的行數進行分箱，使得每箱有一個相同的記錄數。或者我們把每個箱的區間范圍設置一個常數，這樣我們就能夠根據區間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每一個箱的平均值，中位數、或者使用極值來繪制折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。
『伍』 數據清洗的內容有哪些
數據清洗的內容包括：選擇子集、列名重命名、缺失值處理、數據類型轉換、異常值處理以及數據排序。
1、選擇子集
在數據分析的過程中，有可能數據量會非常大，但並不是每一列都有分析的價值，這時候就要從這些數據中選擇有用的子集進行分析，這樣才能提高分析的價值和效率。
2、列名重命名
在數據分析的過程中，有些列名和數據容易混淆或者讓人產生歧義。
3、缺失值處理
獲取的數據中很可能存在這缺失值，這會對分析的結果造成影響。
4、數據類型的轉換
在導入數據的時候為了防止導入不進來，python會強制轉換為object類型，然是這樣的數據類型在分析的過程中不利於運算和分析。
數據清洗是指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。
數據清洗方法：一般來說，數據清理是將資料庫精簡以除去重復記錄，並使剩餘部分轉換成標准可接收格式的過程。數據清理標准模型是將數據輸入到數據清理處理器，通過一系列步驟「 清理」數據，然後以期望的格式輸出清理過的數據。數據清理從數據的准確性、完整性、一致性、惟一性、適時性、有效性幾個方面來處理數據的丟失值、越界值、不一致代碼、重復數據等問題。
『陸』 數據挖掘中常用的數據清洗方法有哪些
數據清洗目的主要有：
①解決數據質量問題；
②讓數據更適合做挖掘；
數據清洗是對數據審查過程中發現的明顯錯誤值、缺失值、異常值、可疑數據，選用一定方法進行「清洗」，為後續的數據分析做准備。
數據清洗的方法有：
①數據數值化
對存在各種不同格式的數據形式的原始數據，對其進行標准化操作。對字元串取值，按照ANSI碼值求和得到字元串的值，如果值太大，取一個適當的質數對其求模。
②標准化 normalization
對整體數據進行歸一化工作，利用min-max標准化方法將數據都映射到一個指定的數值區間。
③數據降維
原始數據存在很多維度，使用主成分分析法對數據的相關性分析來降低數據維度。
④數據完整性
數據完整性包括數據缺失補數據和數據去重；
補全數據的方法有：
通過身份證件號碼推算性別、籍貫、出生日期、年齡（包括但不局限）等信息補全；
通過前後數據補全；
實在補不全的，對數據進行剔除。
數據去重的方法有：
用sql或者excel「去除重復記錄」去重；
按規則去重，編寫一系列的規則，對重復情況復雜的數據進行去重。
『柒』 數據清洗有哪些方法
數據清洗有兩種辦法，第一種是物理辦法，直接通過對磁碟內信息的格式化重新加入新的數據，可以把原先的數據清洗掉。
『捌』 數據清洗需要清洗哪些數據
數據清洗的一般步驟：分析數據、缺失值處理、異常值處理、去重處理、噪音數據處理。在大數據生態圈，有很多來源的數據ETL工具，但是對於公司內部來說，穩定性、安全性和成本都是必須考慮的。
對於數據值缺失的處理，通常使用的方法有下面幾種：
1、刪除缺失值
當樣本數很多的時候，並且出現缺失值的樣本在整個的樣本的比例相對較小，這種情況下，我們可以使用最簡單有效的方法處理缺失值的情況。那就是將出現有缺失值的樣本直接丟棄。這是一種很常用的策略。
2、均值填補法
根據缺失值的屬性相關系數最大的那個屬性把數據分成幾個組，然後分別計算每個組的均值，把這些均值放入到缺失的數值裡面就可以了。
3、熱卡填補法
對於一個包含缺失值的變數，熱卡填充法的做法是：在資料庫中找到一個與它最相似的對象，然後用這個相似對象的值來進行填充。不同的問題可能會選用不同的標准來對相似進行判定。最常見的是使用相關系數矩陣來確定哪個變數（如變數Y）與缺失值所在變數（如變數X）最相關。然後把所有變數按Y的取值大小進行排序。那麼變數X的缺失值就可以用排在缺失值前的那個個案的數據來代替了。
『玖』 數據清洗是什麼數據清洗有哪些方法
隨著大數據時代的發展，越來越多的人開始投身於大數據分析行業。當我們進行大數據分析時，我們經常聽到熟悉的行業詞，如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而，雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞，但它的重要性相當於前幾個詞，即數據清洗。
顧名思義，數據清洗是清洗臟數據，是指在數據文件中發現和糾正可識別錯誤的最後一個程序，包括檢查數據一致性、處理無效值和缺失值。哪些數據被稱為臟數據？例如，需要從數據倉庫中提取一些數據，但由於數據倉庫通常是針對某一主題的數據集合，這些數據是從多個業務系統中提取的，因此不可避免地包含不完整的數據。錯誤的數據非常重復，這些數據被稱為臟數據。我們需要藉助工具，按照一定的規則清理這些臟數據，以確保後續分析結果的准確性。這個過程是數據清洗。
常用的數據清洗方法主要有以下四種：丟棄、處理和真值轉換。讓我們來看看這四種常見的數據清洗方法。
1、丟棄部分數據
丟棄，即直接刪除有缺失值的行記錄或列欄位，以減少趨勢數據記錄對整體數據的影響，從而提高數據的准確性。但這種方法並不適用於任何場景，因為丟失意味著數據特徵會減少，以下兩個場景不應該使用丟棄的方法:數據集中存在大量數據記錄不完整和數據記錄缺失值明顯的數據分布規則或特徵。
2、補全缺失的數據
與丟棄相比，補充是一種更常用的缺失值處理方法，通過某種方法補充缺失的數據，形成完整的數據記錄對後續的數據處理。分析和建模非常重要。
3、不處理數據
不處理是指在數據預處理階段，不處理缺失值的數據記錄。這主要取決於後期的數據分析和建模應用。許多模型對缺失值有容忍度或靈活的處理方法，因此在預處理階段不能進行處理。
4、真值轉換法
承認缺失值的存在，並將數據缺失作為數據分布規律的一部分，將變數的實際值和缺失作為輸入維度參與後續數據處理和模型計算。然而，變數的實際值可以作為變數值參與模型計算，而缺失值通常不能參與計算，因此需要轉換缺失值的真實值。
俗話說，工欲善其事，必先利其器。一個好用的工具對數據清洗工作很有幫助，思邁特軟體Smartbi的數據清洗功能就十分優秀。
思邁特軟體Smartbi的輕量級ETL功能，可視化流程配置，簡單易用，業務人員就可以參與。採用分布式計算架構，單節點支持多線程，可處理大量數據，提高數據處理性能。強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合並、行列轉換聚合以及去空值等數據預處理功能。
現在你知道什麼是數據清洗嗎？數據清洗是數據分析中一個非常重要的環節，不容忽視。Smartbi的這些功能配置，無疑是數據清洗的好幫手。
『拾』 數據分析中如何清洗數據
數據分析中數據集通常包含大量數據，這些數據可能以不易於使用的格式存儲。因此，數據分析師首先需要確保數據格式正確並符合規則集。
此外，合並來自不同來源的數據可能很棘手，數據分析師的另一項工作是確保所得到的信息合並有意義。
數據稀疏和格式不一致是最大的挑戰–這就是數據清理的全部內容。數據清理是一項任務，用於識別不正確，不完整，不準確或不相關的數據，修復問題，並確保將來會自動修復所有此類問題，數據分析師需要花費60%的時間去組織和清理數據！
數據分析中數據清理有哪些步驟？
以下是經驗豐富的開發團隊會採用的一些最常見的數據清理步驟和方法：
處理丟失的數據
標准化流程
驗證數據准確性
刪除重復數據
處理結構錯誤
擺脫不必要的觀察
擴展閱讀：
讓我們深入研究三種選定的方法：
處理丟失的數據——忽略數據集中的丟失值,是一個巨大的錯誤，因為大多數演算法根本不接受它們。一些公司通過其他觀察值推算缺失值或完全丟棄具有缺失值的觀察值來解決此問題。但是這些策略會導致信息丟失（請注意，「無價值」也會告訴我們一些信息。如果公司錯過了分類數據，則可以將其標記為「缺失」。缺失的數字數據應標記為0，以進行演算法估計）在這種情況下的最佳常數。
結構性錯誤——這些是在測量，傳輸數據期間出現的錯誤，以及由於數據管理不善而引起的其他問題。標點符號不一致，錯別字和標簽錯誤是這里最常見的問題。這樣的錯誤很好地說明了數據清理的重要性。
不需要的觀察——處理數據分析的公司經常在數據集中遇到不需要的觀察。這些可以是重復的觀察，也可以是與他們要解決的特定問題無關的觀察。檢查不相關的觀察結果是簡化工程功能流程的好策略-開發團隊將可以更輕松地建立模型。這就是為什麼數據清理如此重要的原因。
對於依賴數據維護其運營的企業而言，數據的質量至關重要。舉個例子，企業需要確保將正確的發票通過電子郵件發送給合適的客戶。為了充分利用客戶數據並提高品牌價值，企業需要關注數據質量。
避免代價高昂的錯誤：
數據清理是避免企業在忙於處理錯誤，更正錯誤的數據或進行故障排除時增加的成本的最佳解決方案。
促進客戶獲取：
保持資料庫狀態良好的企業可以使用准確和更新的數據來開發潛在客戶列表。結果，他們提高了客戶獲取效率並降低了成本。
跨不同渠道理解數據：
數據分析師們在進行數據清理的過程中清除了無縫管理多渠道客戶數據的方式，使企業能夠找到成功開展營銷活動的機會，並找到達到目標受眾的新方法。
改善決策過程：
像干凈的數據一樣，無助於促進決策過程。准確和更新的數據支持分析和商業智能，從而為企業提供了更好的決策和執行資源。
提高員工生產力：
干凈且維護良好的資料庫可確保員工的高生產率，他們可以從客戶獲取到資源規劃的廣泛領域中利用這些信息。積極提高數據一致性和准確性的企業還可以提高響應速度並增加收入。