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数据分析中数据清洗,python数据分析数据清洗

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数据挖掘中常用-2清洗有哪些方法-2清洗主要用途有:①求解数据 。② Let 数据更适合挖掘；数据 清洗是在清洗的审核过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值和可疑数据，选择一定的方法进行“清洗”，大数据在过程中-2清洗工作完成到什么阶段数据过程包括数据收购中 ，  。

1、?一文看懂 数据 清洗:缺失值、异常值和重复值的处理作者:宋添龙，如需转载，请联系华章科技数据删除有两种:一种是线路记录丢失，也叫数据记录丢失；另一种是数据列的缺失值，即数据 record中部分列的值由于各种原因而空缺 。不同的数据 stores和环境对缺失值有不同的表示，例如数据在库中为Null，Python返回None，Pandas或Numpy为NaN 。在极少数情况下，某些缺失值会被空字符串替换，但空字符串肯定不同于缺失值 。
【数据分析中数据清洗,python数据分析数据清洗】
数据丢失的记录通常无法找回 。本文重点介绍数据列类型缺失值的处理思路 。通常有四种思维方式 。1.丢弃这种方法简单明了，直接删除有缺失值的行记录(整行删除)或列字段(整列删除)，减少缺失数据记录对数据总数的影响 。但是，丢弃意味着数据特性将被减少，这种方法不适用于以下任何一种场景 。2.补码是比丢弃更常用的处理缺失值的方法 。

2、不懂编程没关系,用Excel也可以进行 数据 清洗 数据预处理是指合并，数据并转换原清洗，使数据结构化、标准化、易于分析 。数据预处理是整个分析阶段最耗时的部分，需要时间将杂乱无章、不规范的数据处理成清晰、逻辑有序的数据表 。数据预处理可以说是数据分析中非常重要的一个环节，因为数据在Excel中的关系和函数逻辑都是一丝不苟的 ， 一个小小的错误都可能导致整个分析结果出现巨大的偏差 。

函数是完成计算的方便快捷的工具 。Excel中有很多函数 。如果做数据分析 ， 只需要掌握常用的函数即可 。在Excel中，函数由函数名 括号 参数组成，参数是可选的 。函数公式的表达式如下:函数名(参数1 ， 参数2，…)写函数时，要注意以下几点:(1)函数名前必须有等号，否则不能成功使用函数；(2)函数中的符号如逗号、引号等都是英文半角字符，否则报错；(3)嵌套函数时，注意多个括号是否完整 。

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