本篇文章给大家谈谈数据清洗的方法,以及数据清洗的方法不包括哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站！

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• 数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些
• 数据清洗有哪些方法
• 数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些
• 数据清洗技术有哪些
• 数据清洗的步骤和方法
• 数据清洗的方法有哪些？

Q1：数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些

数据清洗目的主要有：

①解决数据质量问题；

②让数据更适合做挖掘；

数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用一定方法进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。

数据清洗的方法有：

①数据数值化

对存在各种不同格式的数据形式的原始数据，对其进行标准化操作。对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个适当的质数对其求模。

②标准化 normalization

对整体数据进行归一化工作，利用min-max标准化方法将数据都映射到一个指定的数值区间。

③数据降维

原始数据存在很多维度，使用主成分分析法对数据的相关性分析来降低数据维度。

④数据完整性

数据完整性包括数据缺失补数据和数据去重；

补全数据的方法有：

1. 通过身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄（包括但不局限）等信息补全；




2. 通过前后数据补全；




3. 实在补不全的，对数据进行剔除。

数据去重的方法有：

1. 用sql或者excel“去除重复记录”去重；




2. 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。

Q2：数据清洗有哪些方法

数据清洗有两种办法，第一种是物理办法，直接通过对磁盘内信息的格式化重新加入新的数据，可以把原先的数据清洗掉。

Q3：数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些

数据清洗目的主要有：

①解决数据质量问题；

②让数据更适合做挖掘；

数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用一定方法进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。

数据清洗的方法有：

①数据数值化

对存在各种不同格式的数据形式的原始数据，对其进行标准化操作。对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个适当的质数对其求模。

②标准化 normalization

对整体数据进行归一化工作，利用min-max标准化方法将数据都映射到一个指定的数值区间。

③数据降维

原始数据存在很多维度，使用主成分分析法对数据的相关性分析来降低数据维度。

④数据完整性

数据完整性包括数据缺失补数据和数据去重；

补全数据的方法有：

1. 通过身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄（包括但不局限）等信息补全；




2. 通过前后数据补全；




3. 实在补不全的，对数据进行剔除。

数据去重的方法有：

1. 用sql或者excel“去除重复记录”去重；




2. 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。

Q4：数据清洗技术有哪些

数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说，数据清洗框架由5个步骤构成，第一就是定义错误类型，第二就是搜索并标识错误实例，第三就是改正错误，第四就是文档记录错误实例和错误类型，第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。

清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。

怎么分箱，我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。

Q5：数据清洗的步骤和方法

数据清洗主要是把有用的数据留下，无用的数据删掉。

1.去除重复的数据

Pandas库：duplicated()：找到重复数据，重复的数据方法返回false。

                drop_duplicates(): 找到重复数据，删除掉重复数据。

举例说明：df.duplicated(“name”); 找到name行中的重复数据，并且标记为false。

           df.drop_duplicates(‘age’);结果处理为 删除掉age列中的重复数据。

2.对于缺少数据的处理

1）先要找到缺少的数据

from pandas import DataFrame

df.isnull(): 判断数据是否为空值。

df.notnull(): 判断数据是否不为空值。

2）找到缺失值后要如何处理

你可以选择删除：df.dropna()

                        标记当行里数据全部为空时，才选择删除：df.dropna(how=‘all’)

                        当以列为单位删除时： df.dropna(how=‘all’,axis=1)

你可以选择用其他数值进行填补：

                        用问号填补空白数据：df.fillna(‘?’) 

                        用同一列上的前一个数据来填补：df.fillna(method = 'pad')

                        用同一列上的后一个数据来填补：df.fillna(method = 'bfill')

                       问题：如何用limit限制每列可以替代NAN的数目。

你可以选择用统计性数值的数据来替代:

                        用列上除控制之外的平均数来替代：df.fillna(df.mean()) （个数不包括空值）

                        用其他的列的统计数据来替代：df.fillna(df.mean()['高代':'解几'])（用解几列的平均值来替代高代列上的空值）

你可以选择指定数据来填补：

                        df.fillna({‘数分'：100,'高代'：0}) （意思是：数分列上的空值填补为100,高代列上填补的空值为0）

你需要清除字符型数据左右首尾的字符rstrip():

                        df['name'].str.rstrip('n')   //删除最右边的字符。如果是n，则删除n；否则，就删除最右边字符就OK。

Q6：数据清洗的方法有哪些？

现如今，科技得到了空前发展，正是由于这个原因，很多科学技术得到大幅度的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等。其中大数据的热度是最高的，这是因为现在很多的行业积累了庞大的原始数据，通过数据分析可以得到对企业的决策有帮助的数据，而大数据技术能够比传统的数据分析技术更优秀。但是，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据，海量的数据中有很多是我们我们需要的数据，也有很多我们不需要的数据。正如世界上没有完全纯净的东西，数据也会存在杂质，这就需要我们对数据进行清洗才能保证数据的可靠性。一般来说，数据中是存在噪音的，那么噪音是怎么清洗的呢？我们就在这篇文章中给大家介绍一下数据清洗的方法。

通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢？我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。

回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。

聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

关于数据清洗的方法我们给大家一一介绍了，具体就是分箱法、回归法、聚类法。每个方法都有着自己独特的优点，这也使得数据清洗工作能够顺利地进行。所以说，掌握了这些方法，有助于我们后面的数据分析工作。

关于数据清洗的方法和数据清洗的方法不包括哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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