数据清洗是数据治理过程中的一个重要环节，它指的是对原始数据进行筛选、修复、转换和处理，以确保数据的准确性、完整性和一致性。

在数据清洗过程中，不仅需要明确数据清洗的对象，还需要根据具体的情况选择合适的数据清理方法。以下是不同对象所对应不同的数据清洗方法。

一、缺失值

缺失值是指数据表中缺少某些观测值或数据值的情况。在处理缺失值时，可以选择删除，填充，插值等方式。

1.删除缺失值

如果缺失的数据过多，影响分析的精度，可以选择删除缺失值。删除缺失值可以使用dropna()函数，该函数可以在数据集中删除缺失值较多的行或列。但是，在删除数据之前，需要对数据缺失的情况进行统计和分析，确定删除的数据的比例以及对最终分析结果的影响程度。

2.填充缺失值

在处理缺失值时，也可以选择填充缺失值。填充可以使用均值、中位数、众数等方法进行，填充时需要选择与数据类型匹配的方法，并根据数据集的特点进行选取。填充缺失值的基本方法是使用fillna()函数，该函数可以根据要替换的规则对数据集进行填充。

3.插值

在缺失值较多的情况下，可以使用插值方法根据数据集的曲线趋势预测缺失值。插值方法可以分为线性插值，多项式插值以及样条插值等。

处理缺失值时需要根据实际情况判断采取何种方法，需要根据不同的数据集特征和分析目的进行分析。对于缺失值，建议在进行数据清理之前，先确定缺失值的特征，收集清洗规则，并根据规则进行清洗。避免对数据的清洗产生不必要的干扰。

二、重复值

重复值是指数据表中存在重复的记录或数据，重复值的存在会对数据分析产生混淆和误导，因此需要进行去重。

1.基于列或字段去重

对数据表按照某个或多个字段进行排序，将相同的字段数据区分为同一类别，将相同类别的记录视为重复数据，进行删除或保留操作。

2.基于记录去重

按照行索引（row index）或者行号来去重，将相同行索引或行号的记录保留一份，然后删除其余记录。

对于重复值，需要根据实际情况选择不同的处理方法，最终确保数据的准确性和一致性。在去重处理之前，重要的是要根据数据集中的特点来进行分析，确定重复值的数量和匹配规则。如果数据量非常大，可以使用ETL工具进行批处理，以提高数据处理的效率。

三、异常值

异常值是指数据表中存在明显异常或离群的数据。在数据分析中，异常值会对数据进行较大的干扰，影响分析结果的精度和准确性。在处理异常值时，可以选择删除、修改或标注等方法。

1.删除异常值

如果异常值只是个别存在，可以考虑将其删除。删除异常值可以使用drop()函数，该函数可以定位到特定位置的异常值，并从数据集中删除。

2.修改异常值

将异常值替换为可接受的值，例如将异常值替换为平均值、中位数等，或者根据数据集的放大缩小比例，将数据范围缩小到合理的范围内（例如数据集比例放大100倍后进行删减或缩小）。

3.标记异常值

在处理过程中对异常值进行标记，例如标记-999、缩写AB等，这些标记可较精确说明异常情况，用在分析数据时，就可以减少这些异常值的影响。

在处理异常值时，需要谨慎对待，避免误删或误修改正常数据。一般来说，处理方法应该基于数据分布的统计分析，结合数据的实际内容和业务需求，去除或合理处理异常值，从而能够保证数据分析结果的准确性和可靠性。

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