Python数据分析与挖掘实战课后答案第四章

1. 什么是数据清洗？为什么需要数据清洗？

数据清洗是指对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值、不一致值等问题，使数据更加准确、完整和可靠。

需要进行数据清洗的原因有：

- 数据可能存在缺失、异常、重复或不一致等问题，影响数据分析的准确性和可靠性。
- 数据清洗能够帮助数据分析人员更好地理解数据，并发掘数据中的潜在价值。
- 数据清洗也是数据分析的第一步，为后续的数据处理和分析提供基础。

2. 数据清洗的步骤有哪些？

数据清洗的步骤一般包括以下几个方面：

- 识别缺失值：使用isnull()函数或info()函数查看缺失值的情况。
- 处理缺失值：可以使用fillna()函数、interpolate()函数或删除缺失值的方法进行处理。
- 识别异常值：使用describe()函数或boxplot()函数查看数据分布情况，发现异常值。
- 处理异常值：可以使用分箱、截尾或删除异常值的方法进行处理。
- 识别重复值：使用duplicated()函数查看是否存在重复值。
- 处理重复值：可以使用drop_duplicates()函数进行处理。
- 识别不一致值：使用unique()函数查看数据的取值范围，发现不一致值。
- 处理不一致值：可以使用数据转换、数据合并或删除不一致值的方法进行处理。

3. 缺失值存在的原因有哪些？

缺失值存在的原因有多种，主要包括以下几个方面：

- 数据获取时的问题：例如数据收集不全、数据丢失、数据采集错误等。
- 数据处理时的问题：例如数据转换错误、数据合并时数据匹配不准确等。
- 数据存储时的问题：例如数据存储格式不一致、数据传输中的数据丢失等。

4. 如何处理缺失值？

处理缺失值的方法主要包括以下几个方面：

- 删除：可以使用dropna()函数删除缺失值，但需要注意删除后可能会影响样本量，从而影响数据分析的结果。
- 插值：可以使用fillna()函数对缺失值进行填充，常用的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。
- 预测：可以使用机器学习模型对缺失值进行预测，例如线性回归、决策树等。
- 分组填充：可以根据数据的分组特征，对缺失值进行分组填充，例如使用平均值、中位数、众数等来填充。

5. 什么是异常值？如何处理异常值？

异常值是指在数据中出现的与其他数据显著不同的值，通常会对数据分析和模型建立造成不良影响。

处理异常值的方法主要包括以下几个方面：

- 剔除：可以使用箱线图等方法判断和剔除异常值，但需要注意剔除后可能会影响样本量，从而影响数据分析的结果。
- 截尾：可以将异常值截尾替换成较大或较小的常数，例如将大于上限的值替换为上限，小于下限的值替换为下限。
- 分箱：可以将数据分为若干个区间，将落在同一个区间内的数据当做一个数值处理，例如将收入分为几个等级。
- 转换：可以使用对数、指数等函数对数据进行转换，使其符合正态分布或均匀分布，例如对数转换。

6. 如何识别和处理重复值？

识别重复值可以使用duplicated()函数，该函数返回一个布尔型的Series对象，表示每个元素是否为重复值。

处理重复值可以使用drop_duplicates()函数，该函数返回一个去重后的DataFrame对象。

7. 什么是数据不一致性？如何处理数据不一致性？

数据不一致性是指数据中出现的与其他数据不符的值，通常会对数据分析和模型建立造成不良影响。例如，一个人的年龄被记录为负数或超过了200岁。

处理数据不一致性的方法主要包括以下几个方面：

- 数据转换：可以将数据进行转换，使其符合数据的取值范围，例如将年龄转换为出生年份。
- 数据合并：可以将不一致的数据进行合并，例如将出生日期和年龄合并为出生年份。
- 数据删除：可以删除不一致的数据，但需要注意删除后可能会影响样本量，从而影响数据分析的结果。