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一文看懂数据清洗:缺失值、异常值和重复值的处理

1、丢失的数据记录通常无法找回，这里重点讨论数据列类型缺失值的处理思路。通常有4种思路。 丢弃 这种方法简单明了，直接删除带有缺失值的行记录(整行删除)或者列字段(整列删除)，减少缺失数据记录对总体数据的影响。

2、删除记录：删除包含缺失值的行或列，但在删除前需评估缺失值对数据分析的影响。2 填充缺失值：均值/中位数填充：使用数据集的均值或中位数来填充缺失值。前向/后向填充：使用缺失值前后的数据进行填充。

3、删除重复值 删除数据中的重复数据值，注意只会保留重复数据的第一条数据 4 缺失值处理 原始数据中可能会出现数据值缺失，即数据集中存在无数据的数据单元格。在数据分析时会影响结果，需要将缺失的数据值进行补全。

4、数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。

5、数据清理中，处理缺失值的方法是估算、整例删除、变量删除、成对删除等等。估算 最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。

相关问答

Q1: 【实战篇】信用卡交易风险检测(三)

1、截止目前， 信用卡交易风险检测 我们完成了数据集的导入、数据集问题观察。

2、平安信用卡检测到异常交易上传小票，不接电话会影响未来信用卡的使用。提示检测到异常，而不接听电话，不能够及时解决问题，会影响到信用卡后续使用问题。严重者信用卡会被风控或者降额封卡。

3、信用卡交易提示风险的原因 异地消费，当信用卡在无法预期的地点进行消费时，银行系统会自动判断为高风险交易。这是由于非正常消费区域可能存在盗刷或欺诈活动。

4、信用卡可用额度很低 当你的信用卡可用额度很低时，银行会担心你的还款能力，这时候你就会收到风险交易提醒，银行会提醒你先还清欠款再消费，这种情况是很正常的，无需担心太多。

Q2: 异常检测概述

异常检测是做什么： 划分正常数据（预期行为数据）与非正常数据（预期行为差异数据） 实现方法： 统计方法、线性模型、聚类和集成方法。

离群值检测和新颖性检测均用于异常检测，离群值检测称为无监督异常检测，新颖性检测称为半监督异常检测。

异常检测是指在一堆数据样本中，通过各种方法找出脱离正常范围的数据，即异常样本、异常数据。

异常检测(Anomaly detection) 的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”，将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较，当违反其统计规律时，认为该活动可能是“入侵”行为。

测量属性的平均值将被用来与网络、系统的行为进行比较，任何观察值在正常值范围之外时，就认为有入侵发生。其优点是可检测到未知的入侵和更为复杂的入侵，缺点是误报、漏报率高，且不适应用户正常行为的突然改变。

异常检测通常用于检测系统内容错误，当系统内容错误时将发出执行异常事件。具体使用方法时，在“检测执行内容”事件中，设置所要执行的命令。然后执行其方法‘检测执行’。如果发现命令错误时，就发出执行异常事件。

Q3: python中如何处理异常

1、在Python中，try语句用于异常处理。它提供了一种结构化的方式来捕获并处理可能发生的异常。Try：紧跟其后的缩进代码块是可能会抛出异常的代码。Except 异常类型1：用于处理特定类型的异常。

2、异常处理：Python提供了异常处理机制，可以在程序出现错误时进行处理，以保证程序的稳定性和可靠性。

3、检查代码：检查您的代码，确保您正确地使用了input()函数，并确保输入语句处于正确的位置。

4、我们可以使用三种方法来处理多个异常。第一种方法需要把所有可能发生的异常放到一个元组里。像这样：另外一种方式是对每个单独的异常在单独的except语句块中处理。

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