泰坦尼克号数据清洗小结

1. 缺失值处理：对于缺失值，可以根据数据类型和具体情况采取不同的处理方式，如填充均值、中位数、众数等；删除缺失值所在的行或列等。

2. 异常值处理：对于异常值，可以采用删除或替换的方式进行处理，如用均值或中位数替换异常值，或者直接删除异常值所在的行或列等。

3. 数据类型转换：对于不同的数据类型，需要转换为适合的类型。例如将字符串类型转换为数字类型，将时间格式转换为日期类型等。

4. 数据重复处理：对于重复的数据，可以采取删除、合并或者保留一份的方式进行处理。

5. 数据格式统一：对于同一列中不同格式的数据，需要进行统一格式处理，如将大小写字母统一为大写字母等。

6. 数据标准化：对于不同单位或者不同量级的数据，需要进行标准化处理，以便进行数据分析和比较。

7. 数据合并：将不同的数据表合并成一个完整的数据表，以便进行数据分析和处理。

8. 数据验证：对于处理后的数据，需要进行验证和检查，以确保数据的准确性和完整性。

相关问题

Python 代码实现泰坦尼克号数据清洗

以下是 Python 代码实现泰坦尼克号数据清洗的示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')

# 删除无用列
df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)

# 处理缺失值
df['Age'].fillna(df['Age'].median(), inplace=True)
df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0], inplace=True)

# 将字符串类型转换为数字类型
df['Sex'] = df['Sex'].map({'female': 0, 'male': 1}).astype(int)
df['Embarked'] = df['Embarked'].map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2}).astype(int)

# 将年龄分组
df['AgeGroup'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 12, 18, 60, 100], labels=[0, 1, 2, 3])

# 删除原来的年龄列
df.drop(['Age'], axis=1, inplace=True)

# 保存清洗后的数据
df.to_csv('titanic_cleaned.csv', index=False)

上述代码首先读取泰坦尼克号数据集，然后删除无用的列（PassengerId、Name、Ticket、Cabin）。接着处理缺失值，对于年龄缺失的数据，使用中位数填充；对于Embarked缺失的数据，使用众数填充。然后将性别和Embarked转换为数字类型，方便后续建模。接着将年龄分组，将年龄划分为儿童、青少年、成年人和老年人四个年龄段，并删除原来的年龄列。最后将清洗后的数据保存到文件中。

Python代码实现泰坦尼克号数据清洗

以下是Python代码实现泰坦尼克号数据清洗的示例：

import pandas as pd

# 读取数据文件
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')

# 删除无用列
titanic = titanic.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)

# 处理缺失值
titanic['Age'] = titanic['Age'].fillna(titanic['Age'].median())
titanic['Embarked'] = titanic['Embarked'].fillna(titanic['Embarked'].mode()[0])

# 将分类变量转换为数字变量
titanic['Sex'] = titanic['Sex'].map({'female': 0, 'male': 1}).astype(int)
embarked_mapping = {'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2}
titanic['Embarked'] = titanic['Embarked'].map(embarked_mapping).astype(int)

# 查看数据清洗后的结果
print(titanic.head())

代码的执行结果为：

   Survived  Pclass  Sex   Age  SibSp  Parch     Fare  Embarked
0         0       3    1  22.0      1      0   7.2500         0
1         1       1    0  38.0      1      0  71.2833         1
2         1       3    0  26.0      0      0   7.9250         0
3         1       1    0  35.0      1      0  53.1000         0
4         0       3    1  35.0      0      0   8.0500         0