数据缺失用什么检查

‘壹’ 请问哪个excel函数可以迅速检查一列中的重复数据和缺失数据

用公式自动生成序号，绝对不会重复或缺失
例如：
A2为1开始的序号。在A2中输入
=row()-1
下拉填充公式。
或者在A2中输入1，在A3中输入公式
=A2+1
下拉填充公式。

现有的序号要找出重复的，可插入一列B，在B2中输入公式
=if(countif(a2:a451,a2)>1,a2,"")
下拉填充公式，可看到重复的序号。

现有序号要找出缺失的，
可插入一列C，在C2中输入公式
=if(countif(a2:a451,row()-1)=0,row()-1,"")
下拉填充公式，可看到缺失的序号。

补充：你改的公式不对，如果按你的例子，在C5中输入
=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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‘贰’ 在EXCEL中，怎样查出两列缺少的数据

如何在Excel中快速辨别两列数据是否一致的四种方法，具体该怎么去进行操作的呢，具体的操作方法如上：

Excel中进行快速辨别两列数据的四种步骤：

方法一：

Excel分别对AB列两列数据对比，比如A2=B2，就返回相同，否则返回不相同。

D2公式为：=IF(C2=B2,"相同","不同")，这样就可以实现excel两列对比,判断C2和B2是否相同，如果相同就返回值“相同”，反之则显示不同。

B5和C5实质上有大小写区分的，因此使用这个公式不是完全准确。Excel中exact函数可以完全区分大小写，因此C2公式可以更改为：=IF(EXACT(A2,B2)=TRUE,"相同","不同")，然后下拉复制公式，完成excel两列数据对比。

这样我们就很准确的判断两列数据是否相同了，各位朋友按这方法试试。


方法二、

AB两列都是客户的姓名，需要找到两列重复的客户名称，并标示出来。

C1单元格输入数组公式：=IF(COUNTIF(A:A,B1)=0,"不重复","")，然后下拉完成excel两列数据对比。

方法三、

在Excel中通过比较两列中的数据来查找重复项。如果A列的数据没有在B列出现过，就保留单元格为空。如果A列的数据在B列出现过，就返回A列对应的数据。

C1输入公式：=IF(ISERROR(MATCH(A1,$B$1:$B$5,0)),"",A1)。Match部分得到的结果是#N/A或者数字

然后用ISERROR函数，将#N/A错误值进行处理，ISERROR(#N/A)得到TRUE，ISERROR(数字)得到false，最外面用IF函数来进行判断，

如果第一参数是true，就执行第二参数，否则执行第三参数。这个应用是巧用excel两列对比，完成查找重复项

Excel中用vlookup函数来对比两列。

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


D1单元格公式为：=IF(ISNA(VLOOKUP(C1,$A$1:$A$6,1,)),"←C有A无","←CA共有")

然后下拉复制公式，完成Excel两列对比。

‘叁’ 如何使用SPSS处理缺失数据Missing Data

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我们使用SPSS做数据分析的时候，有时会因为问卷的设置或者数据的保存等原因，造成用于分析的数据部分缺失。我们分析数据前，需要先解决缺失数据问题，在再做分析。
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在如图所示的案例中，我们需要对这几个变量做相关性分析。我们首先从Excel里面导入测试数据，依次点击“文件-打开-数据”，选择我们需要的测试数据所在的Excel表格。
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在图示弹出的“打开Excel数据源”对话框中，我们在工作表下拉框中选择“sheet2”（因为测试数据放在sheet2了），然后单击确定即可。
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接着，我们点开左下角的“数据视图”，仔细观看图示各变量的数据，发现中间用单个句点来标识的地方没有数据（这就是缺失数据，已用红色框标注出来）。

‘肆’ 怎么快速查找出excel表格中缺失的数据

里面的"是","否"。用英文状态下的。如果是数值（例如：1,0），不需要引号。中文需要引号

‘伍’ 如何用SPSS和Clementine处理缺失值，离群值，极值

赖账等问题、黑客攻击； 4。如果分析群体共性问题，或者用NULL等符号表示 3。如果分析目的是监测异常为主，可要考虑其范围、对于离群值、这些异常值可以全部删除对于数据中出现的缺失值，则重点考虑此类离群值、正常的数据： 1、离群值和极值，则可以删除，可以使用已有数据的平均值代替，提供以下方法，只留下完整； 2、对于缺失值，也有可能是异常点，要看分析内容，可能存在漏税、对于极值；因为极值可能是准确的点

‘陆’ 探索性数据分析之缺失值检测与处理

查看一下数据（数据集已处理为pandas.dataframe）

如果发现有缺失值要对缺失值进行分析，输出每个列丢失值也即值为NaN的数据和，并从多到少排序

统计缺失值的比例

处理缺失值时根据缺失值的具体情况有两种策略

可以选择忽略有缺失特征的列。

在缺失的行数比较少的情况下应仅仅忽略出现缺失的那几行

使用特殊值来填补缺失值，特殊值的选取需要根据情况来判断。

sklearn的Imputer类提供了补全缺失值的基本策略：