热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代数据清洗常用工具与技巧？
数据清洗常用工具与技巧？
2023-06-17
收藏

数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，它涉及到对数据进行检查、修正和转换，以确保数据质量和可靠性。在实际应用中，数据常常存在缺失、重复、异常等问题，因此需要使用各种工具和技巧对数据进行清洗。

一、数据清洗工具

  1. Excel

Excel是一款常用的电子表格软件，它可以方便地对数据进行批量处理和清洗。例如，可以使用Excel的筛选功能来查找并删除重复或无效数据，使用公式计算缺失值或异常值，并将结果导出为CSV等格式。

  1. OpenRefine

OpenRefine（旧称Google Refine）是一款免费的开源工具，专门用于数据清洗和转换。它可以自动检测和修复数据中的错误，如拼写错误、格式不正确等。同时，它还可以将多个列合并为一个列，将单元格拆分为多个列，以及提取文本和数字等信息。

  1. Python

Python是一种流行的编程语言，其中包含了许多数据清洗的库和包。例如，pandas库可以用于数据的读取、筛选、填补缺失值和删除重复值等操作；numpy库可以用于数值计算和统计分析；matplotlib和seaborn库可以用于数据可视化。

二、数据清洗技巧

1.检查重复值和缺失值

数据清洗的第一步是检查重复值和缺失值。可以使用Excel或OpenRefine等工具来查找重复值和缺失值，然后删除或填补它们。在填补缺失值时，可以根据列的均值、中位数或众数来进行填充。

2.处理异常值

异常值可能会对分析产生影响，因此需要将其进行处理。可以使用Excel的条件格式功能或OpenRefine的聚类功能来查找异常值。在处理异常值时，可以选择删除或替换为合理的值。

3.格式化数据

数据格式的不一致性可能会导致分析结果出现偏差，因此需要对其进行格式化。可以使用Excel或OpenRefine等工具来对数据进行格式化，如更改日期和时间格式、转换文本大小写等。

4.合并和拆分列

有时候，需要将多个列合并为一个列，或将一个列拆分成多个列。可以使用Excel或OpenRefine等工具来完成这些操作。例如，可以使用Excel的&符号来连接两列，也可以使用OpenRefine的Split功能来将一个列拆分成多个列。

5.提取信息

有时候，需要从文本中提取特定的信息。可以使用Excel或OpenRefine等工具来提取信息。例如，可以使用Excel的LEFT、RIGHT和MID函数来提取文本中的指定字符，也可以使用OpenRefine的GREL函数来提取文本和数字。

总之，数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一步。通过使用各种工具和技巧，可以更好地保证数据质量和可靠性，从而得出准确的分析结果。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

数据清洗 缺失值 异常值 重复值 数据质量 偏差 matplotlib numpy

数据分析咨询请扫描二维码

上一篇数据科学家的职责是什么？
下一篇数据清洗的重要性是什么？
CDA考试动态
CDA报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询