完整指南 | 数据清洗的流程方法，不知道的看过来！——九数云BI
在数据科学项目中， 80% 的时间是在做数据处理。今天，九数云将带我们了解详细数据清洗的流程与步骤，缩短你的数据处理时间！
在数据分析和处理的过程中，清洗数据是一个非常重要的步骤。干净、准确的数据表单可以大大提高分析的准确性和效率。下面我们将了解常用的多种数据清洗的流程方法，不要错过！
准备好，让我们一起化繁为简，成为数据清洗的高手！
1. 数据清洗的流程方法：去除字符串两边空格
data = " Hello World! "
cleaned_data = data.strip() # 神奇的一行，左右空格拜拜
- 解读：strip()方法去掉字符串首尾的空白字符，简单高效。
2. 数据清洗的流程方法：转换数据类型
num_str = "123"
num_int = int(num_str) # 字符串转整数，就是这么直接
- 注意：转换时要确保数据格式正确，否则会报错。
3. 数据清洗的流程方法：大小写转换
text = "Python is Awesome"
lower_text = text.lower() # 全部变小写，便于统一处理
upper_text = text.upper() # 或者全部大写，随你心情
4. 数据清洗的流程方法：移除列表中的重复元素
my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4]
unique_list = list(set(my_list)) # 集合特性，去重无压力
- 小贴士：这招虽好，但改变了原列表顺序哦。
5.数据清洗的流程方法： 快速统计元素出现次数
from collections import Counter
data = [apple, banana, apple, orange]
counts = dict(Counter(data)) # 想要知道谁最受欢迎？
- 解读：Counter是统计神器，轻松获取频率。
6. 数据清洗的流程方法：字符串分割成列表
sentence = "Hello world"
words = sentence.split(" ") # 分割符默认为空格，一句话变单词列表
7. 数据清洗的流程方法：列表合并
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
merged_list = list1 + list2 # 合并列表，就这么简单
8. 数据清洗的流程方法：数据填充
my_list = [1, 2]
filled_list = my_list * 3 # 重复三次，快速填充列表
9. 数据清洗的流程方法：提取日期时间
from datetime import datetime
date_str = "2023-04-01"
date_obj = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d") # 日期字符串变对象
- 关键点：%Y-%m-%d是日期格式，按需调整。
10. 数据清洗的流程方法：字符串替换
old_string = "Python is fun."
new_string = old_string.replace("fun", "awesome") # 改头换面，一言既出
11. 数据清洗的流程方法：快速排序
numbers = [5, 2, 9, 1, 5]
sorted_numbers = sorted(numbers) # 自然排序，升序默认
- 进阶：reverse=True可降序排列。
12.数据清洗的流程方法： 提取数字
mixed_str = "The year is 2023"
nums = .join(filter(str.isdigit, mixed_str)) # 只留下数字，其余走开
- 解密：filter函数配合isdigit，只保留数字字符。
13. 空值处理（假设是列表）
data_list = [None, 1, 2, None, 3]
filtered_list = [x for x in data_list if x is not None] # 拒绝空值，干净利落
- 语法糖：列表推导式，简洁优雅。
14. 数据清洗的流程方法：字典键值对互换
my_dict = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
swapped_dict = {v: k for k, v in my_dict.items()} # 翻转乾坤，键变值，值变键
15. 数据清洗的流程方法：平均值计算
numbers = [10, 20, 30, 40]
average = sum(numbers) / len(numbers) # 平均数，一步到位
16. 数据清洗的流程方法：字符串分组
s = "abcdef"
grouped = [s[i:i+2] for i in range(0, len(s), 2)] # 每两个一组，分割有道
- 应用：适用于任何需要分组的场景。
17. 数据清洗的流程方法：数据标准化
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3])
normalized_data = (data - data.mean()) / data.std() # 数学之美，标准分布
- 背景：数据分析必备，让数据符合标准正态分布。
18.数据清洗的流程方法： 数据过滤（基于条件）
data = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = [x for x in data if x % 2 == 0] # 只留偶数，排除异己
- 技巧：列表推导结合条件判断，高效筛选。
数据清洗是数据分析中的关键步骤，如果你想要轻松快捷的做好数据清洗，建议使用九数云BI，它是帆软软件的一款SAAS BI产品，是一个零代码的在线数据分析工具，能帮助各行各业的人员快速地进行百万级别以上的数据分析，并搭建各类报表系统。就数据清洗来说，九数云提供了一系列便捷功能，可以帮助分析者快速完成数据预处理工作，如数据重复数据、自定义赋值等。
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