python实现数据清洗,python数据清洗是什么意思

　　一、为什么要清理数据？二、数据清洗的步骤三、完成功能四、数据清洗内容其他内容学习。

　　一、为什么要清理数据？

　　数据清洗本质上就是将实际业务问题中的脏数据清洗掉，转化为‘干净数据’。所谓脏数据，是指数据可能存在以下问题(主要问题):

　　1.数据不完整：属性值为空；

　　2.数据噪声(Nosiy):数据值不合理；

　　3.数据不一致：前后矛盾；

　　4.数据冗余：数据量或数量超过数据分析需要的情况；

　　5.离群值：偏离大多数值。

　　6.数据重复：多次出现的数据；

　　2.数据清理步骤1。数据采集，使用read_csv或read _ excel

　　2.数据探索，使用形状、描述或信息功能；

　　3.行列操作，使用loc或iloc函数；

　　4.数据整合，整理不同的数据源；

　　5.数据类型转换，转换不同字段的数据类型；

　　6.分组汇总，计算各维度的数据；

　　7.处理重复值、缺失值和异常值以及数据的离散化；

　　三、功能全集1。数据集成：mearge，concat；

　　2.日期格式转换：pd.to _ datetime

　　3.字符串操作：str函数；

　　4.数据类型转换：astype；

　　5.高级数据处理：应用和映射：

　　6.创建一个分组对象：Groupby；

　　7.透视表：pd.pivot _ table；交叉表：pd.crosstab

　　8.分组对象和agg一起使用来统计所需的信息。

　　四、数据清洗内容1。选择一个子集；

　　2.重命名该列；

　　3.缺失数据处理；

　　4.数据类型的转换；

　　5.字符串处理；

　　6.时间和日期的处理；

　　7.整理数据；

　　8.异常值的处理

　　其他内容学习Python数据清洗实用笔记3354介绍(1)NumpyPandas常用数据结构(2)Csv/Excel/mysql文件读写操作(3)数据表(过滤、添加、删除、检查、排序、层次索引)处理(4)数据日期/字符串/高级函数转换处理(5)数据统计(groupby/聚合函数agg/apply/透视表和交叉表)(6)数据预处理(重复值/异常值/数据离散化)(7)数据、笔记和思维导图课程整体github下载

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