1. 数据清洗规则数据清洗规则包括：非空检核主键重复非法代码清洗非法值清洗数据格式检核记录数检核。非空检核：要求字段为非空的情况下，需要对该字段数据进行检核。主键重复：多个业务对于时间差数据，可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值时间差数据，可以使用dt方法访问其常用属性importpandasaspdimportnumpyasnpimportos os
数据清洗之日期格式数据处理日期格式数据处理Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式dataframe数据类型如果为datetime64,可以使用dt方法取出年月日等对本文介绍数据清洗的相关内容，主要涉及缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗和维度相关性检查四个方面。一、缺失值清洗相信大家都听说过这样一句话：废料进、废品出(Garbage in
数据清洗标准流程(一)预处理阶段预处理阶段主要做两件事情：一是将数据导入处理工具。通常来说，建议使用数据库，单机跑数搭建MySQL环境即可。如果数据量大(千万级以上),可以数据清洗(Data cleaning)是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。从名字上也看的出来，数据清洗就是把“脏”的数据“洗掉”，“
Pandas 数据清洗数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理以下是数据清洗的基本方法：1.缺失值处理：检测数据中的缺失值，并根据情况进行填充或删除。常用的填充方法有使用平均值、中位数或众数进行填充，或使用插值方法进行填充。2.异
