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数据清理有哪些方法？
数据清理是指发现并纠正数据文件中可识别的错误，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。常见的数据清理方法有以下几种：
- 去重处理：数据中可能存在重复的记录，这不仅会占用存储空间，还可能影响分析结果。通过对比每条记录的关键属性，若所有关键属性值都相同，则判定为重复记录，可保留其中一条，删除其余重复项。例如在客户信息表中，若有两条记录客户姓名、联系方式、地址等关键信息都一样，就可进行去重。在 Python 的 pandas 库中，使用
duplicated()函数可识别重复行，drop_duplicates()函数可删除重复行。 - 缺失值处理：数据中某些属性值可能缺失。处理方法有删除缺失值记录，当缺失值占比较小且对整体分析影响不大时适用；还有填充缺失值，可使用均值、中位数、众数填充数值型、分类型数据，也可利用机器学习算法如 K 近邻算法（KNN）根据相似样本进行填充。
- 异常值处理：异常值是明显偏离其他数据的观测值。可通过可视化方法如箱线图直观识别，也可利用统计方法如 Z - score 计算数据点与均值的偏离程度，若偏离过大则视为异常值。处理方式有