数据清洗论文方向

问：python数据清洗和可视化的文献有哪些

1. 答：《Python 3 爬虫、数据清洗与可视化实战（第2版）》、《python数据橘岁可视化:基于bokeh的可视化绘图》和《Python数据科学手册》等。
   python数据清洗和滑伍橡可视化的文献有这些，可以帮助信旁学习数据抽取、数据清洗、数据转换、数据探索等。

问：数据清洗的方法包括什么 数据清洗的方法

1. 答：1、通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。
   2、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。
   3、回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一梁陪个橡神蠢属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。
   4、聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对瞎陪象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

问：数据清洗的内容有哪些

1. 答：数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。
   1、选择子集
   在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集野行进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。
   2、列名重命名
   在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆凳袭或者让人产生歧义。
   3、缺失值处理
   获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。
   4、数据类型的转换
   在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分枣脊兄析。
   数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
   数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。