数据预处理中的数据清洗是什么意思
时间: 2023-09-24 14:08:18 浏览: 46
数据清洗是数据预处理的一个重要步骤,它指的是通过一系列的技术手段,识别和纠正数据中存在的错误、缺失、重复、不一致或不完整等问题,使数据变得更加准确、可靠、完整和具有一致性。数据清洗的目的是为了提高数据的质量和可信度,从而为后续的数据分析和建模提供更加可靠和准确的基础。数据清洗的具体操作包括数据去重、数据填充、数据格式化、数据规范化、数据集成和数据转换等。
相关问题
数据预处理包括数据清洗
数据预处理包括数据清洗,数据集成和数据归约。数据清洗主要是删除一些数据,处理一些异常数据等工作,主要分为缺失值处理和异常值处理两种。缺失值处理是针对数据中缺失的部分进行填充或删除的操作。异常值处理是对数据中的异常值进行检测和处理的过程。数据集成是将多个数据源中的数据整合到一起,去除重复存储的数据,以节省空间。数据归约是在保持数据原貌的特征下,尽可能精简数据量的过程,该过程需要先理解挖掘任务和熟悉数据本身的内容。所以数据预处理中的数据清洗是包括在其中的一个重要环节。
数据预处理之数据清洗
数据预处理中的数据清洗是指对原始数据进行处理,去除数据中的错误、冗余、缺失等问题,以保证数据质量。其中,在泰坦尼克号数据中,我们可以使用缺失值填充和离群点检测来进行数据清洗。
缺失值填充是指对数据中存在的缺失值进行填充。在给定的代码中,我们使用了SimpleImputer来进行均值填充。首先,我们通过df.isnull().any()来检查哪些列存在空值。然后,我们使用df['Age'].values.reshape(-1,1)取出Age列中的数值,并使用SimpleImputer进行均值填充。最后,将填充好的数据传回到df_fillna['Age']列。
离群点检测是指识别数据中的异常值。在给定的代码中,我们通过计算均值u和标准差std来识别异常值。使用np.abs(df['Age'] - u) > 3 * std来判断离群点,并将结果存储在error中。
完成数据清洗后,我们就可以得到处理好的数据,可以进行后续的数据分析和建模工作。