47、数据处理与异常结果分析

数据处理与异常结果分析

1. 数据准备

在创建分析所需的数据集时，建议复制原始数据而非直接修改它。这样能确保原始数据的纯净性，以便后续用于其他分析。同时，为分析生成合适的数据输出可能需要多次尝试，因为输出结果可能不符合预期。关键在于创建一个仅包含分析所需数据的数据集，并且要注意可能需要对数据进行特定的筛选，以确保得到理想的输出。

2. 处理数据中的日期问题

2.1 日期存储问题

日期在数据中可能会引发问题。日期通常以数值形式存储，但具体的数值取决于特定平台的表示方式，甚至可能因用户偏好而异。例如，Excel 用户可以选择从 1900 年或 1904 年开始计算日期（https://support.microsoft.com/en-us/help/214330/differences-between-the-1900-and-the-1904-date-system-in-excel），不同的起始日期会导致同一日期有不同的数值编码。

2.2 时间值处理问题

除了表示问题，还需要考虑如何处理时间值。创建一个用户能够理解的时间值格式并非易事。例如，在某些情况下可能需要使用格林威治标准时间（GMT），而在其他情况下则需要使用本地时区。在不同时间之间进行转换也存在问题，比如区分 12 小时制和 24 小时制。

2.3 日期和时间值格式化

获取正确的日期和时间表示方式可以使分析工作更加轻松。例如，为了对值进行正确排序，通常需要更改表示方式。Python 提供了两种常见的日期和时间格式化方法：
- str() 方法 ：简单地将 da