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python数据清洗的流程是什么

数据清洗的流程一般包括以下几个步骤:

  1. 数据收集:首先需要收集原始数据,可以从数据库、文件、网络等多种途径获取数据。

  2. 数据评估:对收集到的数据进行评估,了解数据的整体情况,包括数据的大小、格式、结构、缺失值、异常值等。

  3. 数据处理:根据评估结果,对数据进行处理。常见的处理包括缺失值填充、异常值处理、重复值处理、数据类型转换等。

  4. 数据转换:对数据进行转换,以满足后续分析的需求。例如,可以进行数据合并、数据拆分、数据透视等操作。

  5. 数据验证:验证清洗后的数据是否符合预期,包括数据的准确性、一致性、完整性等。

  6. 数据存储:将清洗后的数据存储到合适的地方,如数据库、文件等。

  7. 数据文档化:对数据清洗的过程进行文档化,记录数据清洗的步骤和方法,以备后续复现和分享。

总的来说,数据清洗的流程是一个迭代的过程,需要根据实际情况进行多次评估、处理和验证,直到数据达到预期的质量要求为止。

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