通过对基于K-means聚类的缺失值填充算法的改进，文中提出了基于距离最大化和缺失数据聚类的填充算法。首先，针对原填充算法需要提前输入聚类个数这一缺点，设计了改进的K-means聚类算法：使用数据间的最大距离确定聚类中心，自动产生聚类个数，提高聚类效果；其次，对聚类的距离函数进行改进，采用部分距离度量方式，改进后的算法可以对含有缺失值的记录进行聚类，简化原填充算法步骤。通过对STUDENT ALCOHOL CONSUMPTION数据集的实验，结果证明了该算法能够在提高效率的同时，有效地填充缺失数据。

数据常用筛选方法 在数据中，选择需要的行或者列 基础索引方式，就是直接引用 ioc[行索引名称或者条件，列索引名称或者标签] iloc[行索引位置，列索引位置] import pandas as pd import os import numpy as np os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据表处理' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', encoding=

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。 在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> from pandas import Series,DataFrame >>> from numpy import nan as NaN >>> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],co

包括了数据清洗全流程的实例：excel导入，定义数据框，按要求删除某一列下为一个指定值的数据记录，遍历数据集，分组分类变量用指定的数值型数值替换，按某一列的值拆分数据集，使用聚类分析将数据集分为两类，标记所属类别少的数据为异常数据

2021年大数据技术-大数据清洗流程与原则.pdf

链家-python爬取信息、jupyter notebook数据清洗及可视化

数据清洗是提高数据集成数据质量的一个重要手段。提出了一种基于动态规则的数 据清洗方案AzszpClean，这种方法对各种清洗规则进行动态编译，将数据转换和数据清洗 两者结合起来，强化清洗过程的描述能力，同时采用规则队列的方式实现批量规则匹配。实 际应用表明，AzszpClean方法可以完成硬编码的功能，但具有更高的实现效率。

第二章：数据清洗及特征处理 task01.ipynb

介绍数据清洗问题产生的背景和国内外研究现状。 给出数据清洗的定义和对象， 说明数据清洗的基本原理、模型， 分析相关算法与工具， 给出数据清洗评估方法； 并对今后数据清洗的研究和应用进行展望。

据质量管理是信息系统建设的首要问题。本文首先回顾了数据质量的定义和质量提高策略的分类，然后 对数据质量研究涉及的两个主要方面，即数据质量评估和数据质量提高技术的各种方法进行了比较和分析，并对有代 表性的数据质量提高工具进行了介绍。最后提出了一个评估驱动的数据质量提高框架，并对数据质量研究方向进行 了展望。