1基本概念 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。 因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据 ...

数据清洗的概念: # 数据分析的过程和别的过程没什么区别 只要明确思路 其他都不难 拿做菜举例 # 类比定义 数据分析过程　　　　　　　　　　　　　　　　做菜过程 　　明确需求　　　　　　　　　　　　　　　　　　明确做什么菜品 　　收集采集　　　　　　　　　　　　　　　　　　去菜市场买菜 ...

数据清洗是数据分析过程中一个非常重要的环节，数据清洗的结果直接关系到模型效果和最终结论。在实际中，数据清洗通常会占数据分析整个过程的50%-80%的时间。下面介绍以下数据清洗主要的步骤和任务。 1.数据预处理阶段 该阶段的主要任务是将数据导入数据库中，然后查看数据：对数据有个基本的了解 ...

前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量 统计师的Python日记【第7天：数据清洗（1）】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas ...

　　接触Python两年多了，还从来没有独立用Python完成一个项目，说来惭愧。最近因为工作需要，用Excel和oracle整理数据貌似不可行了，于是转向Python，理所当然的踩了很多坑，一一记录下来，避免以后再次入坑，毕竟不常用，好了伤疤就会忘了疼··· 业务场景： 　　领导拿来几个 ...

https://blog.csdn.net/wanght89/article/details/78188591?locationNum=4&fps=1 ...

数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 原文链接：https://www.zhihu.com/question/22077960 从两个角度看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，也都有相应的解决方式和方法。 包括缺失值处理、异常 ...

07.数据清洗 数据清洗概念 　　之前已经讲过，数据分析的过程是这样的。 　　之前我们学习的一系列python模块，比如BeautifulSoup、Xpath、selenium等模块，都是属于数据清洗的范畴；matplotlib模块属于数据可视化模块。numpy ...