一站式数码信息平台
发布时间：2024-07-01 08:01:25
数据清洗的主要内容
数据清洗主要包括以下几个方面：
1. 检查数据一致性：这是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
2. 处理无效值和缺失值：这包括发现并纠正数据文件中可识别的错误，如无效信息、列名不规范、格式不一致等。
3. 数据转换：这是对数据进行格式转换，使其更适合进行后续的分析工作。例如，将alcohol这一列的前三行改为NaN，设置magnesium的第3到4行为NaN。
4. 缺失值处理：对于缺失值有两种处理的方法，一是使用fillna函数对空值进行填充，可以选择填充0值或者其他任意值；二是使用dropna函数直接将包含空值的数据删除。
5. 数据整合：让索引重新从0开始，以便于后续的分析工作。
需要注意的是，数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。相关的数据清洗技巧可以使用numpy和pandas库。
《数据清洗一般包括哪些方面》不代表本网站观点，如有侵权请联系我们删除