數據缺失用什麼檢查

『壹』 請問哪個excel函數可以迅速檢查一列中的重復數據和缺失數據

用公式自動生成序號，絕對不會重復或缺失
例如：
A2為1開始的序號。在A2中輸入
=row()-1
下拉填充公式。
或者在A2中輸入1，在A3中輸入公式
=A2+1
下拉填充公式。

現有的序號要找出重復的，可插入一列B，在B2中輸入公式
=if(countif(a2:a451,a2)>1,a2,"")
下拉填充公式，可看到重復的序號。

現有序號要找出缺失的，
可插入一列C，在C2中輸入公式
=if(countif(a2:a451,row()-1)=0,row()-1,"")
下拉填充公式，可看到缺失的序號。

補充：你改的公式不對，如果按你的例子，在C5中輸入
=IF(COUNTIF($A$5:$A$454,ROW()+$A$5-1)=0,ROW()+$A$5-1,"")
下拉即可找出缺失的

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『貳』 在EXCEL中，怎樣查出兩列缺少的數據

如何在Excel中快速辨別兩列數據是否一致的四種方法，具體該怎麼去進行操作的呢，具體的操作方法如上：

Excel中進行快速辨別兩列數據的四種步驟：

方法一：

Excel分別對AB列兩列數據對比，比如A2=B2，就返回相同，否則返回不相同。

D2公式為：=IF(C2=B2,"相同","不同")，這樣就可以實現excel兩列對比,判斷C2和B2是否相同，如果相同就返回值「相同」，反之則顯示不同。

B5和C5實質上有大小寫區分的，因此使用這個公式不是完全准確。Excel中exact函數可以完全區分大小寫，因此C2公式可以更改為：=IF(EXACT(A2,B2)=TRUE,"相同","不同")，然後下拉復制公式，完成excel兩列數據對比。

這樣我們就很准確的判斷兩列數據是否相同了，各位朋友按這方法試試。


方法二、

AB兩列都是客戶的姓名，需要找到兩列重復的客戶名稱，並標示出來。

C1單元格輸入數組公式：=IF(COUNTIF(A:A,B1)=0,"不重復","")，然後下拉完成excel兩列數據對比。

方法三、

在Excel中通過比較兩列中的數據來查找重復項。如果A列的數據沒有在B列出現過，就保留單元格為空。如果A列的數據在B列出現過，就返回A列對應的數據。

C1輸入公式：=IF(ISERROR(MATCH(A1,$B$1:$B$5,0)),"",A1)。Match部分得到的結果是#N/A或者數字

然後用ISERROR函數，將#N/A錯誤值進行處理，ISERROR(#N/A)得到TRUE，ISERROR(數字)得到false，最外面用IF函數來進行判斷，

如果第一參數是true，就執行第二參數，否則執行第三參數。這個應用是巧用excel兩列對比，完成查找重復項

Excel中用vlookup函數來對比兩列。

方法四：
B1單元格公式為：=IF(ISNA(VLOOKUP(A1,$C$1:$C$6,1,)),"←A有C無","←AC共有")


D1單元格公式為：=IF(ISNA(VLOOKUP(C1,$A$1:$A$6,1,)),"←C有A無","←CA共有")

然後下拉復制公式，完成Excel兩列對比。

『叄』 如何使用SPSS處理缺失數據Missing Data

1
我們使用SPSS做數據分析的時候，有時會因為問卷的設置或者數據的保存等原因，造成用於分析的數據部分缺失。我們分析數據前，需要先解決缺失數據問題，在再做分析。
2
在如圖所示的案例中，我們需要對這幾個變數做相關性分析。我們首先從Excel裡面導入測試數據，依次點擊「文件-打開-數據」，選擇我們需要的測試數據所在的Excel表格。
3
在圖示彈出的「打開Excel數據源」對話框中，我們在工作表下拉框中選擇「sheet2」（因為測試數據放在sheet2了），然後單擊確定即可。
4
接著，我們點開左下角的「數據視圖」，仔細觀看圖示各變數的數據，發現中間用單個句點來標識的地方沒有數據（這就是缺失數據，已用紅色框標注出來）。

『肆』 怎麼快速查找出excel表格中缺失的數據

裡面的"是","否"。用英文狀態下的。如果是數值（例如：1,0），不需要引號。中文需要引號

『伍』 如何用SPSS和Clementine處理缺失值，離群值，極值

賴賬等問題、黑客攻擊； 4。如果分析群體共性問題，或者用NULL等符號表示 3。如果分析目的是監測異常為主，可要考慮其范圍、對於離群值、這些異常值可以全部刪除對於數據中出現的缺失值，則重點考慮此類離群值、正常的數據： 1、離群值和極值，則可以刪除，可以使用已有數據的平均值代替，提供以下方法，只留下完整； 2、對於缺失值，也有可能是異常點，要看分析內容，可能存在漏稅、對於極值；因為極值可能是准確的點

『陸』 探索性數據分析之缺失值檢測與處理

查看一下數據（數據集已處理為pandas.dataframe）

如果發現有缺失值要對缺失值進行分析，輸出每個列丟失值也即值為NaN的數據和，並從多到少排序

統計缺失值的比例

處理缺失值時根據缺失值的具體情況有兩種策略

可以選擇忽略有缺失特徵的列。

在缺失的行數比較少的情況下應僅僅忽略出現缺失的那幾行

使用特殊值來填補缺失值，特殊值的選取需要根據情況來判斷。

sklearn的Imputer類提供了補全缺失值的基本策略：