EXCEL【数据处理之数据清洗——缺失数据处理】

最新推荐文章于 2025-09-14 18:04:12 发布
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#excel #数据分析

本文介绍如何通过四个步骤批量填充空值并移除公式，包括合并单元格、定位空值、填充对应值、以及清除公式。同时涵盖查找与替换快捷操作，提升数据处理效率。

1、批量填充

 step1、将A列合并单元格区域取消

选中A2:A13，进行操作：【开始】—>【对齐方式】—>单击【合并后居中】

 

step2、获取并定位所有的空值

选中A2:A13，进行操作：【开始】—>【编辑】—>【查找与选择】，下拉单击【定位条件】，选择【空值】—>【确定】

  

 step3、填充空值：将所有的空值都填充为所在组对应的第一个单元格中的值

 在第2步选中所有的空值后，在键盘上按“=”键，再按一下“⬆”键，然后再按“Ctrl+Enter”快捷键

 

 step4、将公式进行批量去除

  选中A2:A13，进行操作：【复制】—>【粘贴】—>【粘贴数值】中选择【值】

批量填充操作详情：

 

2、查找与替换

使用快捷键【Ctrl+H】

大数据空间数据清洗指南：处理缺失值、异常值、坐标转换的10个实用技巧
2501_92132293的博客
09-14 1218
想象一下：你要给外卖平台做“骑手配送效率分析”，拿到的数据是骑手的GPS轨迹——但其中10%的点没记录（缺失值），有几个点突然跳到了100公里外的郊区（异常值），还有的坐标是“WGS84”（国际标准），有的是“GCJ02”（中国加密标准）。如果直接用这些数据算“平均配送时间”，结果会像“用没洗的菜做饭”：要么淡（缺失值导致结果不准），要么苦（异常值干扰结论），要么根本没法吃（坐标错导致位置偏差）。用最低门槛的方法，解决空间数据最常见的3个问题——缺失值、异常值、坐标转换，让数据“干净到能直接用”。
处理数据
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09-11 210
def get_area(area):     #统计各个城市的个数     area_dict = {}     for i in set(area):         area_dict[i] = area.count(i)     data = []     for item in area_dict:         data.append((item,area_dict[item]...
数据处理之缺失值填充
12-21
点赞、关注再看，养成良好习惯 Life is short, U need Python 初学Python，快来点我吧 1. 概述 首先对数据缺失的原因、类型以及处理方法做一个简单地总结，如下图所示： 2. 直接删除法 当缺失值的个数只占整体很小一部分的时候，可直接删除缺失值（行）。但是如果缺失值占比比较大，这种直接删除缺失值的处理方法就会丢失重要信息。 直接删除法处理缺失值时，需要检测样本总体中缺失值的个数。Python中统计缺失值的方法如下（下面结合具体数据集，直接上代码）： import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_c
excel 缺失值处理
木下瞳的博客
11-06 1万+
合并的表格转为规范的 定位空值： 选中缺失值的地方后，按 “=” “键盘的上键” "Ctrl+Enter" 把所有缺失值，按照当前选中的空值所在组对应的第一个单元格中的值，由于这里选中的单元格的上一组的对应值为没有，就用0填充了，而且是填充了所有的单元格 删除公式： 我们可以看到刚刚填充后，没一个数据条都有对应的公式 选中他们，复制-粘贴-...
缺失值处理 - 定位空值并用空值的上一个值填充 - （Excel）
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黄饱饱
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今天小助理很烦恼，说要处理一批汇率的数据，用近邻日期的汇率填充汇率为空的日期的汇率，这句话比较拗口，我们用数据解释一下。 比如下表，10月6日和10月8日9日的汇率没有采集到，那么我们就用10月5日的汇率填充10月6日的，用10月7日的数据填充8日和9日的。 对于很多习惯用MySQL处理数据的人，第一反应可能是先筛选出有汇率和没有汇率的数据，然后对没有汇率的用update···set··...
数据清洗（二）---------缺失数据处理
cmz1243018的博客
04-22 1064
缺失数据处理（一）定位输入（适用条件缺失值以空白单元格的形式展现）选择单元格区域---快捷键 Ctrl+G弹出定位对话框---选择定位条件---空值---确定（二）处理缺失值a.用一个样本统计量的代替缺失值。典型做法：使用改变量的样本平均值代替缺失值。b.用一个统计模型（回归模型，判别模型）计算出来的值代替缺失值，得用专业数据分析软件。c.将有缺失值的记录删除，但会导致样本量的减少。d.将缺失值的...
【Pandas】4.1-数据清洗：处理缺失值
最新发布
v4672365的博客
09-14 2055
本文介绍了Pandas中处理缺失值的方法，主要包括删除和填充两种策略。删除缺失值使用dropna()方法，可通过参数控制删除行或列及删除条件；填充缺失值使用fillna()方法，支持常量填充、前向/后向填充等。文章还提供了模拟生成含缺失值数据集的函数，并通过示例演示了具体操作。最后总结了两种方法的适用场景：删除法适合缺失值较少的情况，填充法适用于中等缺失比例，而缺失值过高时建议保留或更换数据集。文中还封装了自动处理函数以便复用。
Power Query用Excel玩转商业智能数据处理
03-19
《Power Query用Excel玩转商业智能数据处理》是一本专为数据分析爱好者和专业人士打造的入门指南，它详尽地阐述了如何利用Power Query这一强大的工具进行高效的数据处理和商业智能分析。Power Query，作为Microsoft ...
Pandas数据处理与分析全解析
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适合人群：对于有一定Python基础，并期望快速入门Pandas，提高数据处理能力的数据分析师和其他科研工作者。 使用场景及目标：无论是进行简单的数据分析还是复杂的预处理，亦或是生成直观易懂的数据报表，都离不开...
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### 实用数据清洗——19个必备技巧 #### 引言 随着信息技术的快速发展，数据已成为现代社会不可或缺的一部分。数据的增长速度惊人，据估计每18个月就会翻一番。这一趋势催生了一个新的领域——大数据处理。然而，...
Python源码-Pandas数据处理-读取Excel、文本、CSV等不同类型数据.zip
05-25
Python作为一门广泛使用的编程语言，其强大的数据处理库——Pandas，为数据科学家和工程师们提供了便捷的工具，使得读取、处理和分析各类数据格式变得轻而易举。 Pandas是一个开源的Python库，它提供了高性能、易于...
Excel与数据处理（第5版）案例及素材
06-03
这份资源是《Excel与数据处理（第5版）》的配套电子资源，里面有许多有用的实例及素材
Python学习笔记7——数据清洗之多表合并
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在Python中，最常用的数据处理库是Pandas，它提供了丰富的数据结构和函数，方便我们进行数据清洗与分析。因此，确保你已经安装了Pandas库，如果没有，可以通过以下命令安装： ```bash pip install pandas ``` 接...
在excel中将缺失数据全部用0补齐
05-16 2396
先ctrl+H ，出现如下对话框 点击“定位”，选择“空值” 在表格中空的位置上编辑栏输入0,CTRL+ENTER，即可将缺失数据全部用0补齐。 转载于:https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/6861962.html...
Excel VBA简单使用——数据缺失处理
从前有个花果山
12-15 4182
文章包含了VBA的快速起步需要的一些知识，介绍了变量，打印调试，if end if， for next， while wend语法，完成了一个处理数据缺失的例子。
数据处理之缺失值处理
zjlamp的博客
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缺失值产生的原因： 1、有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大； 2、有些信息是被遗漏的。如认为不重要，忘记填写等人为因素，或数据采集设备故障，存储介质故障，传输媒体故障等非人为的因素； 3、属性值不存在。如未婚者的配偶姓名等。 4、对数据的缺失值处理之前，进行异常值分析。   缺失值的处理，大致分为三种情况： 1、删除法 分为两种： （1）删除观测样本，na.omit()...
机器学习——数据清洗之处理缺失值
2301_77444219的博客
07-19 2911
接下来，它查找每列中缺失值的数量，并对这些数量进行排序，从缺失值最少的列开始处理。处理数据集中的缺失值是数据清洗的重要组成部分，缺失值的存在会影响数据分析和机器学习模型的准确性和性能。类似，但处理的是测试数据和标签。它同样接收数据和标签，执行相同的合并、索引重置和缺失值删除步骤，然后返回处理后的测试特征数据和测试标签数据。此函数首先分别将训练数据和测试数据与各自的标签数据合并，然后根据不同的 '矿物类型' 类别分割训练数据和测试数据。最终，它会将所有处理过的数据段合并，并返回处理后的特征数据和标签数据。
数据分析9 -- 数据清洗：表格数据缺失值与异常值的处理
weixin_49848200的博客
09-26 2815
当我们从 CSV 文件或者其他数据源加载到 DataFrame 中时，往往会遇到某些单元格的数据是缺失的。当我们打印出 DataFrame 时，缺失的部分会显示为 NaN， 或者 None，或者 NaT（取决于单元格的数据类型），这样的值我们就称之为缺失值。假设阿普闪购举办了一次全员英语能力考试，每个员工最后都有听力、阅读、写作、口试四个成绩。这里我们抽样了三个同事的分数数据，打算对其做一些简单的分析。如下所示执行上述代码，接下来我们需要将分数数据导入到 DataFrame 中。
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