数据清洗是数据预处理的关键步骤,旨在提高数据质量,确保后续分析的准确性。以下是数据清洗的主要步骤和常见方法:
1. 处理缺失值
- 删除:若缺失值过多或对分析影响较小,可直接删除相关行或列。
- 填充:用均值、中位数、众数或基于其他特征的预测值填补缺失值。
- 插值:使用线性插值、多项式插值等方法估算缺失值。
2. 处理重复数据
- 删除重复行:识别并删除完全重复的记录。
- 合并重复数据:若部分重复但有差异,可根据业务需求合并或保留最新记录。
3. 处理异常值
- 识别异常值:通过箱线图、Z-score、IQR等方法检测异常值。
- 处理异常值:根据情况删除、替换或保留异常值。