最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。 数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。 这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。大家可以把这篇文章收藏起来，当做工具箱使用。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、

主要介绍当前在建设数据仓库中进行数据清洗中所遇到的问题及相应的策略。

数据挖掘：数据清洗——数据噪声处理 一、什么是数据噪声？ 数据噪声(Noise)：数据集中的干扰数据（对场景描述不准确的数据），即测量变量中的随机误差或方差。 二、噪声数据与离群点的区别 观测量(Measurement) = 真实数据(True Data) + 噪声 (Noise)：而离群点(Outlier)属于观测量，既有可能是真实数据产生的，也有可能是噪声带来的，但是总的来说是和大部分观测量之间有明显不同的观测值。 数据噪声与离群点有很多相同的地方。之间没有太过明确的定义，主要看应用的场景。如在信用卡诈骗中，我们通常会关注那些少量的异常数据，此时数据是具有探索意义的。而在一般的场景下，离

贵州省大数据清洗加工规范 本规范按照 GB/T 1.1-2009《标准化工作导则 第 1 部分：标准的结构和编写》给出的规则起草。本规范由贵州省大数据发展管理局提出并归口。 本规范起草单位：贵州中软云上数据技术服务有限公司、云上贵州大数据产业发展有限公司、上海贝格数据服务有限公司。

该视频为演示kettle的操作流程，可供初学者参考！！！！

数据治理中数据清洗步骤及最佳实践

用来将wider_face的数据集的标签清洗，防止出现段错误，训练中断的问题

wanFangSpider-dataPretreatment 对于万方论文库进行数据爬取和数据清洗生成语料库的程序 1.下载后在安装python scrapy框架情况下（推荐用conda命令安装） 2.在此文件夹下shift+鼠标右键打开命令行 3.输入 scrapy crawl wanfang 启动爬虫 操作步骤： 参照： 修改内容： 1.数据存入sqlite数据库中 2.增加数据清洗和模型训练

该小程序主要适用于大量excel导入ORACLE数据库时，批量将excel转换为TXT文本文档并同时完成数据清洗，特定分隔符转换，以及数据质量检查。适用于大数据分析者。内含使用说明文档。

kettle数据抽取、数据清洗、数据装换， 作业根据时间戳更新插入数据完整demo 1、先获取时间戳 2、删除目标库大于时间戳的 3、数据同步，获取源表跟目标表大于时间戳的，比较， 目标表多的删除， 少的插入更新 4、更新时间戳