[數據清洗]-Pandas 清洗“臟”數據（一）
概要 准備工作 檢查數據 處理缺失數據 添加默認值 刪除不完整的行 刪除不完整的列 ...
原文：臟數據+清洗數據
什么是臟數據 數據倉庫中的數據是面向某一個主題的數據集合，這些數據從多個業務系統中抽取，並且存在歷史數據。這樣就避免不了存在數據錯誤 數據沖突。這些錯誤數據和沖突數據就被稱為臟數據。比如：不完整的數據 錯誤的數據 重復的數據。 洗數據：發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最后一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。 分類： 篩選 清除 補充 糾正 作用：數據清洗是數據預處理的第一步，也是 ...
2021-01-12 16:29 1 387 推薦指數：
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