数据清洗普遍采用以下手法：1、删除重复值、2、处理缺失值、3、数据标准化、4、数据规范化、5、异常值处理。在它们中，处理缺失值通常是最复杂的一步。缺失值可能由数据集不完整、误删除等原因造成。解决方法包括删除含缺失值的行、填充默认值、使用统计方法（如平均值、中位数或众数）填充、数据插补技术、或通过算法预测缺失值等。
一、删除重复值
重复数据既容易出现，也较简单清理。清洗时，需要比对数据记录，发现副本即予以删除，保持数据独一无二。这步骤提高数据集准确度，对后续处理至关重要。
二、处理缺失值
缺失值处理对数据完整性影响巨大。统计填充法简便而常用，但在某些情况下可能引入偏差。精准预测或构建模型补全缺失值耗时但能获取更准确结果。考虑各种方法的优缺点，基于具体场景应用才是上策。
三、数据标准化
多源数据常存在不一致问题，标准化是将数据转化成共同格式。运用统一度量标准或单位，使数据值域得到标准化。如将时间统一为24小时制，货币转换为统一货币单位等。
四、数据规范化
规范化保证了数据在不同环境下的一致性，这样不同的算法就能更好地应用。常见的规范化手法主要有最小-最大规范化、Z得分规范化，以及小数定标规范化等。最小-最大规范化转换数据范围到指定区间，如0和1之间，而Z得分规范化则转换数据到零均值和单位方差。
五、异常值处理
数据中的异常值往往指标准偏离正常范围的数值。正确处理关系到分析结果的可靠性。识别手法多样，包括统计测试（如箱型图）、距离测量（如Z得分）以及密度估计（如核密度估计）。确定异常值后，可以选择忽略、删除或使用其他数值替换。
相关问答FAQs：
常见的数据清洗方法有哪些？
数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，常见的数据清洗方法包括：
1. 缺失值处理：使用均值、中位数或者插值法填充缺失值，或者删除包含缺失值的行列。
2. 异常值处理：识别和处理异常值，可以通过箱线图、标准差等统计方法进行异常值检测，然后选择合适的方法进行处理，比如替换为合适的值或者删除。
3. 数据去重：对重复的数据进行识别和删除，确保数据的唯一性。
4. 数据格式统一：统一不同列的数据格式，比如日期格式、单位统一等，以便后续分析和处理。
5. 数据标准化：将不同数据按照一定的标准进行转换，比如将数据进行归一化处理，消除量纲对数据分析的影响。
这些方法可以帮助清洗数据，提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和建模提供可靠的数据基础。
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