数据预处理中的数据清洗：识别并纠正数据中的错误和不一致之处

# 1. 数据预处理概述**

数据预处理是机器学习和数据分析中的关键步骤，旨在将原始数据转换为适合建模和分析的格式。它涉及一系列技术，包括数据清洗、特征工程和数据转换，以提高数据质量、提高模型性能并简化分析过程。

数据预处理的主要目标是解决原始数据中常见的质量问题，例如缺失值、异常值和数据类型不一致。通过应用适当的数据清洗技术，可以提高数据的准确性、一致性和完整性，从而为后续的建模和分析奠定坚实的基础。

# 2. 数据清洗理论基础

数据清洗是数据预处理中的关键步骤，它旨在将原始数据转换为高质量的数据，以便后续的数据分析和建模任务能够获得准确可靠的结果。本章节将探讨数据清洗的理论基础，包括数据质量问题类型和数据清洗方法。

### 2.1 数据质量问题类型

数据质量问题是指数据中存在的不准确、不完整或不一致的情况。常见的数据质量问题类型包括：

#### 2.1.1 缺失值

缺失值是指数据集中某些字段或属性的值缺失。缺失值可能是由于各种原因造成的，例如数据收集错误、数据传输问题或数据输入错误。

#### 2.1.2 异常值

异常值是指数据集中明显偏离其他数据点的值。异常值可能由测量错误、数据输入错误或异常事件造成。

#### 2.1.3 数据类型不一致

数据类型不一致是指数据集中不同字段或属性的值具有不同的数据类型。例如，一个字段可能包含数字值，而另一个字段可能包含文本值。

### 2.2 数据清洗方法

数据清洗方法旨在解决数据质量问题，将原始数据转换为高质量的数据。常见的数据清洗方法包括：

#### 2.2.1 数据补全

数据补全是指用估计值或插补值填充缺失值的过程。常用的数据补全方法包括：

- **均值补全：**用字段的平均值填充缺失值。
- **中位数补全：**用字段的中位数填充缺失值。
- **众数补全：**用字段中出现频率最高的非缺失值填充缺失值。

#### 2.2.2 数据归一化

数据归一化是指将数据集中不同字段或属性的值转换为具有相同范围或分布的过程。常用的数据归一化方法包括：

- **最小-最大归一化：**将数据值缩放到 0 到 1 之间。
- **标准化：**将数据值转换为具有均值为 0 和标准差为 1 的正态分布。

#### 2.2.3 数据转换

数据转换是指将数据从一种格式或数据类型转换为另一种格式或数据类型。常用的数据转换方法包括：

- **类型转换：**将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如从字符串转换为数字。
- **日期时间转换：**将日期和时间值转换为不同的格式或时区。
- **文本转换：**将文本数据转换为小写、大写或删除标点符号。

# 3.1 数据清洗工具

#### 3.1.1 Pandas

Pandas 是 Python 中一个用于数据操作和分析的强大库。它提供了一系列数据结构和操作，包括：

- **DataFrame：** 二维表状数据结构，类似于 SQL 表格。
- **Series：** 一维数组状数据结构，类似于 NumPy 数组。
- **数据清洗函数：** 用于处理缺失值、异常值、数据类型转换等任务的函数。

**代码块：**

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "name": ["John", "Mary", "Bob", "Alice"],
    "age": [25, 30, 22, 28],
    "salary": [1000, 1200, 900, 1100]
})

# 填充缺失值
df["salary"].fillna(df["salary"].mean(), inplace=True)

# 删除异常值
df = df[(df["age"] >= 21) & (df["age"] <= 35)]

**逻辑分析：**

- 导入 Pandas 库。
- 创建一个 DataFrame，包含姓名、