5-2清洗“脏”数据保证数据质量_第1页
5-2清洗“脏”数据保证数据质量_第2页
5-2清洗“脏”数据保证数据质量_第3页
5-2清洗“脏”数据保证数据质量_第4页
5-2清洗“脏”数据保证数据质量_第5页
已阅读5页，还剩7页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

数智化时代会计专业融合创新系列教材《Python开发与财务应用》项目五：采集与清洗数据，搭建分析基础任务2：清洗“脏”数据，保证数据质量任务概览项目五

采集与清洗数据，搭建分析基础任务二

清洗“脏”数据，保证数据质量01任务目标：通过有效的方法和流程，清洗采集到的原始数据，以确保数据的准确性、完整性和可用性，为后续的数据分析打下坚实基础。02缺失值查找缺失值查找是数据清洗的第一步，目的是识别数据集中哪些位置存在缺失或不完整的数据。0102删除缺失值删除缺失值是处理缺失数据的一种直接方法，特别适用于缺失数据量不大的情况。处理缺失值删除缺失值适用于以下3种情况缺失值少，对数据集的影响可以忽略不计。缺失数据量大，已无法处理。缺失值无法被填充。比如人口普查数据。0304填充缺失值填充缺失值是一种更为灵活的处理方法，特别是当删除缺失值会导致大量数据丢失时。通过估计或插值来补全缺失的数据。处理缺失值填充缺失值有3种方法1.手动填充。2.临近填充。3.平均值填充。05识别重复值识别重复值是数据清洗过程中的一个重要步骤，目的是确保数据集中的每条记录都是唯一的，避免数据分析时的偏差和误差。01删除重复值删除重复值是为了维护数据的一致性和准确性，确保每条数据都是独立且可信的。02处理重复值识别异常值识别异常值的目的是确保数据分析的准确性，避免异常值对统计分析结果造成扭曲。02识别异常值异常值是指在数据集中显著偏离其他观测值的数据点。01处理异常值修正或保留异常值修正异常值是通过调整异常值使其更接近其他数据点，而保留异常值则是在某些情况下，异常值可能代表了重要的信息。04删除异常值删除异常值是处理异常值的一种方法，特别是在异常值是由于偶然的测量或记录错误造成时。03处理异常值如何使用pandas识别DataFrame中的缺失值？01在处理完缺失值、重复值和异常值后，如何验证数据集是否已经是“干净”的？02即测即评如何填充DataFrame中的缺失值，并解释选择特定填充方法的原因？03如何使用requests获取网页内容，并检查状态码？04即测即评处理重复值我们识别了数据集中的重复记录，并根据数据的实际情况，采取了删除重复值的措施。0302处理缺失值我们学习了如何识别数据中的缺失值，并根据业务需求和数据特性，采用删除或填充的方法来处理这些缺失值。处理缺失值删除缺失值适用于缺失数据较少或无法填充的情况，而填充缺失值则适用于缺失数据较多，且可以合理估计的场景。01任务总结04处理异常值我们识别了数据中的异常值，对这些异常值进行了适当的处理，如删除或修正，以

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论