总结：数据清洗的一些总结

最新推荐文章于 2025-06-20 20:32:25 发布
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分类专栏： Python for Data Analysis Machine Learning 文章标签： 数据挖掘 数据清洗
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##前言

在整理项目的时候发现清洗过程是一个非常细节的过程，几乎贯穿始终，也是后续步骤特征提取等的前置条件，所以整理如下,因为展开较大，所以我已近上传mindnode脑图和原始照片尺寸，请在这里下载数据清洗脑图原版

这里写图片描述

在这里插入图片描述

致谢

机器学习基础与实践（一）----数据清洗

箱形图为什么能检测异常值，原理是什么？

五个步骤教你数据清洗

数据清洗基本概念

标准化矩阵 协方差矩阵 相关系数矩阵

数据挖掘数据预处理之：异常值检测

数据清洗的一些梳理

归一化、标准化和正则化的关系

机器学习基础与实践（二）----数据转换

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

特征工程系列：数据清洗
猫敷雪
11-10 1521
前言 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么？ 特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。 特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、F...
数据清洗与数据建模：如何利用数据清洗优化数据建模
AI天才研究院
06-13 1359
在数据科学和机器学习领域，数据清洗和数据建模是两个至关重要的步骤。数据清洗是指通过一系列技术手段对原始数据进行处理，以提高数据质量和一致性。数据建模则是利用清洗后的数据构建数学模型，以便进行预测、分类或其他分析任务。高质量的数据是成功建模的基础，因此，数据清洗在数据建模过程中起着至关重要的作用。数据清洗是指通过检测和修正数据中的错误、缺失值和不一致性来提高数据质量的过程。数据清洗的目标是确保数据的准确性、一致性和完整性，从而为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。
【数据清洗】总结
Lamcky的博客
08-24 4674
写在前面（201908）： 数据质量问题往往会影响到工作效果，我们学习现代工具后，很容易就建立起一个初步的模型。但是真正的工作是如何优化它，而关键节点就包括数据的清洗和模型的调优。就好比想要做一道好菜，就需要好的原材料和好的制作手法。而不同的数据处理方法，也跟模型的需要息息相关。因此理解模型对数据的要求也是对做好一道菜的必要知识点。 这里先参考相关材料，记录下常规的数据清洗方法，并持续更新。 内容...
数据清洗总结
now
03-04 1393
数据清洗可能遇到的问题及解决方法 遇到的问题 解决的方法 部分缺失：nan 检测缺失数据isnull(),然后删除dropna()或者填充fillna() 数据存在重复值：111,111,111 #检测重复数据 data.duplicated().sum() #删除重复值 data.drop_duplicates(inplace=True) len(data) 部分数据存在异常 删除 数据类型不统一 数据类型转换 .
数据清洗技术有哪些？一文带你拆解数据清洗技术!
最新发布
oOBubbleX的博客
06-20 806
数据清洗是企业数据治理的关键环节，旨在处理原始数据中的缺失值、重复记录、异常值等问题，提高数据质量和一致性。常见技术包括：缺失值填充/删除、重复值识别、异常值处理、数据标准化和分类数据编码。实现工具涵盖Python/R编程语言、SQL数据库管理系统以及FineDataLink等可视化工具。数据清洗面临规模大、来源多、实时性要求高等挑战，需注意操作可逆性和方法适配性。随着数据驱动决策的重要性提升，智能化数据清洗技术将成为企业释放数据价值的基础支撑。
数据清洗总结笔记
水木小僧
02-12 807
1.删除多列 def drop_multiple_col(col_names_list, df): ''' AIM -> Drop multiple columns based on their column names INPUT -> List of column names, df OUTPUT -> updated df...
数据挖掘：数据清洗——异常值处理
AvenueCyy的博客
02-16 1万+
数据挖掘：数据清洗——异常值处理 一、离群点是什么？ 离群点，是一个数据对象，它显著不同于其他数据对象，与其他数据分布有较为显著的不同。有时也称非离群点为“正常数据”，离群点为“异常数据”。 离群点跟噪声数据不一样，噪声是被观测变量的随机误差或方差。一般而言，噪声在数据分析（包括离群点分析）中不是令人感兴趣的，需要在数据预处理中剔除的，减少对后续模型预估的影响，增加精度。 离群点检测是有意义的，因为怀疑产生它们的分布不同于产生其他数据的分布。因此，在离群点检测时，重要的是搞清楚是哪种外力产生的离群点。
数据工程：数据清洗、特征工程与增强技术对模型性能的基础性影响
专栏
05-04 1797
数据工程通过数据清洗、特征工程和数据增强三大关键技术，系统性地提升模型泛化能力和预测性能。数据清洗是基础，确保输入数据的质量和可靠性；特征工程是关键，通过提取和构造使模型高效学习；数据增强是提升，通过多样化样本扩展模型适应范围。三者协同作用，形成从数据到模型的完整闭环，其影响往往超过单纯优化算法本身。2025年最新研究显示，数据工程已从传统的手工操作发展为智能化、自动化和系统化的流程。自监督学习、大模型生成和多模态融合等技术使数据增强更加有效；
python数据清洗
07-22
### Python 数据清洗知识点详解 #### 一、数据清洗的重要性及必要性 数据清洗在整个数据分析过程中扮演着极其重要的角色。在大数据时代，数据无处不在，然而，并非所有的数据都能直接拿来使用。通常情况下，原始...
数据清洗工作小结
Isabella_leeo的博客
08-27 1739
今天帮课题组的老师处理了一部分数据，由于长时间不做数据清洗的工作，本栗子进行了长达2个小时的百度。这篇文档主要是针对该清洗工作的小结。 从xlsx文件中读取指定的几列数据，为数据框格式 xls=pd.ExcelFile('ABC.xlsx') #BG、BH、BI、BJ、BK、BL列 #sheet的名字为Data df=pd.read_excel(xls, 'Data',usecols="BG:BL") 获取数据框的所有列名 columns_list=df.columns.tolist()#返回列表
数据清洗的知识点总结
weixin_44818729的博客
08-25 882
1.写程序需要先梳理思路,甚至可以画出逻辑流程图,一步一步划分为细的步骤: 例如本次的数据提取:涉及到两个文件一个txt的文件夹和一个CSV文件,那么就可以梳理思路就是,读取txt文件,读取csv文件,分类数据,新建类别文件夹保存文件. image.png 注意:确定要实现哪些小的功能,一个函数def就实现一个小功能 2.注意标明编码 #!/usr/bin/pyt...
Python数据清洗总结
weixin_41960390的博客
05-21 2965
文章目录1.数据清洗常用工具1.1numpy1.2pandas2.文件读写2.1 CSV文件读写2.2 Excel文件读写2.3 MySQL文件读写3.数据表操作3.1 数据常用的筛选方法3.2 数据增加和删除3.3 数据修改和查找3.4 数据整理3.5 层次化索引4.数据转换4.1日期格式数据处理4.2 高阶函数数据处理4.3字符串数据处理5.数据统计5.1 数据分组运算5.2 聚合函数使用5....
Kafka 基础架构
qq_39783774的博客
01-08 471
1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端； 2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端； 3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者...
数据清洗总结——python数据分析
qq_43156233的博客
08-28 519
导入相应的库和数据 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns # read the data df = pd.read_csv('sberbank.csv') # shape and data types of the data print(df.shape) print(df.dtypes) #select numeric columns df_numeric=df.select_types(include=[np.numb
《数据清洗》 第一章 数据清洗概述 总结
weixin_45832778的博客
09-11 3989
1.1数据清洗的背景 1.1.1数据质量概述 数据质量是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。在不同的业务场景中，数据消费者对数据质量有各自不同的观点。从适用性角度来说，数据质量是一个相对的概念。不同的决策者对数据质量的高低要求也是不同的。对于一个无关的数据，即使质量很高，对决策也起不到任何作用。 数据质量的显著特点如下： 1）“业务需求”会随时间变化，数据质量也会随时间发生变化。 2）数据质量可以借助信息系统度量，但独立于信息系统存在。’ 3）数据质量存在于数据的整个
黑马程序员《数据清洗》学习总结​
m0_54089886的博客
09-12 1793
对原始数据进行有效的清洗是大数据分析和应用过程中的关键环节。 1.1 数据清洗的背景 在大数据背景下，我们需要对数据仓库中的数据进行相关清洗操作，得出可靠、可准确反映企业实际情况的数据，用以支持企业战略决策。 1.1.1 数据质量概述 数据质量 ：是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。 数据质量的显著特点： （1）“业务需求”会随时间变化，数据质量也会随时间发生变化。 （2）数据质量可以借助信...
《数据清洗》知识总结------第一章 数据清洗概述
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不断进步的瓜瓜博客
09-13 1万+
涉及内容：数据清洗的背景/定义/原理/基本流程/策略与方法 1.1 数据清洗的背景 数据质量的好坏决定了数据分析与数据挖掘能否获得理想的结果。数据清洗可以提高数据质量，排除干扰，得出有效、可靠的数据，以此支持决策。 1.1.1 数据质量概述 数据质量是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。当然，数据质量是一个相对的概念，不同决策者对数据质量的高低要求不同。其显著特点为： “业务要求“会随时间变化，数据质量也会随时间发生变化。 ...
刀具磨损数据清洗
04-30
<think>好的，用户现在在寻找关于刀具磨损数据清洗的方法或工具。我需要结合他们提供的引用内容来回答这个问题。首先，用户的问题涉及数据清洗和数据预处理，特别是在刀具磨损方面的应用。根据引用[1]，里面提到了深度学习和众包技术在数据清洗中的应用，还有ETL工具的改进。引用[2]则提到了元数据在预处理过程中的记录，比如图像处理步骤和特征工程，以及YOLOv5模型的使用。 我需要将这些信息结合起来，针对刀具磨损的数据清洗给出具体的方法和工具。刀具磨损的数据可能来自传感器或图像，比如工业相机采集的缸体图像。首先，数据清洗可能需要处理噪声、缺失值或异常值。根据引用[1]，深度学习可以自动识别异常数据，减少人工规则制定的负担，这可能适用于刀具磨损的数据。例如，使用LSTM或CNN模型来检测时间序列数据中的异常模式。 另外，众包技术可能用于标注数据，但考虑到刀具磨损的专业性，可能需要领域专家参与，但众包可能不太适用，这里可能需要调整，或者结合专家审核。引用[1]中还提到ETL工具用于数据转换，所以可以推荐如Talend、Informatica，并提到它们需要改进的地方。 引用[2]中的预处理步骤，比如灰度化、高斯滤波、阈值分割，这些图像处理的方法可以用于刀具磨损的图像数据清洗。特征工程部分提到的特征如边缘粗糙度、纹理方向等，可能需要数据清洗后再提取。元数据记录预处理步骤，这对可解释性很重要，所以工具需要支持元数据管理，比如Apache Atlas或自定义的元数据系统。 然后，用户可能需要具体的工具推荐，比如Python的Pandas、NumPy用于基础清洗，PyTorch/TensorFlow用于深度学习模型，OpenCV用于图像处理，以及ETL工具如Talend。同时，需要提到结合自动化和人工审核，特别是在质量控制环节，如引用[2]中的例子，当模型检测缺陷时，质检人员通过元数据追溯原因，可能涉及刀具磨损，所以数据清洗后的数据需要支持这种分析。 可能的问题包括数据来源的多样性，比如多传感器数据融合，或者实时清洗的需求。需要确保推荐的方法和工具能处理这些情况。例如，实时数据流可以使用Apache Kafka加上流处理框架，但用户的问题更偏向方法而非实时处理，所以可能不需要深入这部分。 总结回答结构：分数据清洗方法和工具两部分。方法包括基于深度学习的异常检测、基于统计的规则清洗、多源数据对齐、元数据驱动的质量控制。工具推荐包括Python库、深度学习框架、ETL工具、图像处理工具和元数据管理工具。最后生成相关问题，比如深度学习在数据清洗中的应用，或刀具磨损特征提取方法。</think>### 刀具磨损数据清洗方法与工具 #### 一、数据清洗方法 1. **基于深度学习的异常检测** 通过卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）对刀具磨损的传感器数据（如振动、温度、声发射信号）或图像数据进行异常值检测。例如，利用CNN识别刀具表面图像的局部磨损特征，自动过滤噪声数据[^1]。 2. **基于统计规则的阈值清洗** 根据刀具磨损的物理特性设定阈值规则： - 时间序列数据中振幅超出正常范围（例如$ \pm 3\sigma $）的异常点剔除 - 图像数据中孔洞数量超过工艺标准的样本标记为异常 3. **多源数据对齐与补全** 对来自不同传感器的异步数据（如温度、压力、转速），采用插值算法（如线性插值或样条插值）对齐时间戳，公式示例： $$ f(t) = \sum_{i=1}^n \frac{y_i \cdot (t - t_{i+1})}{t_i - t_{i+1}} } $$ 4. **元数据驱动的质量控制** 记录数据预处理过程（如高斯滤波参数、特征提取方法），通过元数据追溯异常数据来源。例如，发现某批次数据因传感器漂移导致偏差时，可快速定位问题环节[^2]。 --- #### 二、常用工具与框架 | 工具类型 | 推荐工具 | 应用场景示例 | |----------------|---------------------------|---------------------------------------| | 基础清洗 | Python/Pandas, MATLAB | 缺失值填充、重复数据删除 | | 深度学习 | PyTorch, TensorFlow | 刀具图像噪声去除、异常模式识别 | | ETL工具 | Talend, Informatica | 多源传感器数据格式转换与集成 | | 图像处理 | OpenCV, scikit-image | 刀具表面图像去噪、阈值分割 | | 元数据管理 | Apache Atlas, 自定义系统 | 记录滤波参数、特征工程步骤[^2] | --- #### 三、实施建议 1. **分层清洗策略** 先通过统计规则快速过滤明显异常数据（如负值温度、超限压力），再使用深度学习模型处理复杂噪声。 2. **结合物理知识** 例如根据刀具材料硬度$ H_v $与磨损率的关系公式： $$ W = k \cdot \frac{F_n \cdot v}{H_v} $$ 验证数据合理性（$W$为磨损量，$F_n$为法向力，$v$为滑动速度）。 3. **人机协同验证** 对模型标记的疑似异常数据，通过专家经验二次审核，特别是在刀具寿命临界点附近的数据。 ---
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