数据清洗会去掉哪些无用数据
时间: 2024-06-04 14:06:43 浏览: 25
在数据清洗过程中,通常会去掉以下类型的无用数据:
1.缺失值:删除缺失值或者通过填充来处理它们。
2.重复值:删除重复的数据记录。
3.异常值:删除异常值或者通过插值来处理它们。
4.不一致的数据格式:将数据统一到相同的格式,例如将日期格式化为相同的格式。
5.不必要的列:删除不必要的列或者通过合并来处理它们。
6.不必要的行:删除不必要的行或者通过过滤来处理它们。
7.不合适的数据类型:将数据类型转换为正确的类型,例如将字符串转换为数字或日期。
清洗数据可以使数据更加准确和可靠,从而提高数据分析的准确性和可信度。
相关问题
hadoop数据清洗
Hadoop数据清洗是指使用Hadoop生态系统中的各种工具和技术,对海量数据进行处理、过滤、转换等操作,以达到清洗数据的目的。通常,数据清洗包括以下几个步骤:
1. 数据采集:从各种不同的数据源收集数据,比如文本文件、日志、数据库等。
2. 数据预处理:对收集到的数据进行初步处理,比如去除无用的字符、过滤噪音、转换格式等。
3. 数据清洗:在数据预处理的基础上,进一步对数据进行筛选、过滤、去重等操作,以保证数据的准确性和完整性。
4. 数据转换:将清洗后的数据转换为需要的格式,比如XML、JSON等。
5. 数据存储:将转换后的数据存储到Hadoop生态系统中的分布式存储系统中,比如HDFS。
spark数据清洗流程
Spark是一个强大的分布式计算框架,也可以用于数据清洗。下面是一般的Spark数据清洗流程:
1. 数据读取:使用Spark读取需要进行数据清洗的文件,可以使用不同的API(如textFile、csv等)。
2. 数据预处理:对数据进行初步处理,如去除无用列、处理缺失值、转换数据类型等。
3. 数据转换:根据业务需求进行数据转换,如将数据聚合、分组、排序、去重等。
4. 数据过滤:对数据进行过滤,删除不符合条件的行或列。
5. 数据输出:将清洗后的数据输出到指定位置,如HDFS、数据库等。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)