通过kettle工具,实现以下功能:(1)对文件merge.csv进行完全去重。(2)对文件people_survey.txt中的缺失值进行填充。

该博客介绍了如何使用Kettle工具进行数据清洗。首先通过'CSV文件输入'控件加载数据,然后利用'唯一行(哈希值)'控件去除重复记录。接着,通过'文本文件输入'和'过滤记录'控件处理缺失值,特别是针对'userid'为000016且'workclass'为Private的情况。在填充缺失值方面,使用了'替换NULL值'和'合并记录'控件,最后通过'字段选择'确保输出数据质量。整个过程旨在确保数据的准确性和完整性。

1.添加"CSV文件输入”和“唯一行(哈希值)”控件,新建一个转换。

2.配置“csv文件输入”控件

单击“预览”按钮,查看csv文件merge.csv的数据是否加载到csv文件输入流中。

 3、配置“唯一行(哈希值)”控件

 

4、运行转换完全去重 

  单击“Preview data”查看是否消除所要处理文件中完全重复的数据

缺失值填充

1.打开kettle工具,创建转换

 2.配置“文本文件输入”

 点击”内容“选项卡,去除分隔符处的默认分隔符”;“,单击”Insert TAB“按钮,在分隔符处插入一个制表符;取消头部勾选,完成内容选项卡的配置 。

3、配置“过滤记录”控件

可以看出字段userid为000016用户的hours_per_week存在缺失值,而它的workclass字段值为Private,因此可以将过滤字段设置为workclass、过滤值设置为Private作为过滤条件

 4、配置“替换NULL值”控件

 

 5、配置“合并记录”控件

 

6、配置“替换NULL值2”控件 

 

 7、配置“字段选择”控件

8、运行转换

### 使用平均值填充法对 `people.survey.txt` 文件中的缺失值进行处理 在数据挖掘领域,当面对包含大量属性的数据库时,通常会遇到某些属性值缺失的情况。为了减少信息浪费并提高数据分析的质量,可以采用插补缺失值的方法[^1]。其中,平均值填充法是一种常用且简单有效的技术,适用于数值型字段的缺失值填充。 以下是使用平均值填充法对 `people.survey.txt` 文件缺失值进行处理的具体方法: #### 1. 数据准备 首先,确保 `people.survey.txt` 文件已加载到数据处理工具(如 Kettle、Pandas 或其他 ETL 工具)中。由于某种原因,该文件中可能包含大量缺失值,例如用户每周工作时间(`hours_per_week`)字段的缺失值[^2]。 #### 2. 计算平均值 对于需要填充的数值型字段(如 `hours_per_week`),计算其非空值的平均值。假设字段 `hours_per_week` 的所有非空值之和为 X,非空值的数量为 N,则平均值可以通过以下公式计算: ```python average_value = X / N ``` 在实际操作中,可以使用 Pandas 库来实现这一计算: ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('people.survey.txt', sep='\t') # 假设文件为制表符分隔 # 计算字段 hours_per_week 的平均值 average_hours_per_week = data['hours_per_week'].mean() ``` #### 3. 替换缺失值 一旦计算出平均值,即可用该值替换字段中的所有缺失值。在 Pandas 中,可以使用 `fillna()` 方法完成此操作: ```python # 使用平均值填充缺失值 data['hours_per_week'].fillna(average_hours_per_week, inplace=True) ``` #### 4. 条件过滤(可选) 如果需要根据特定条件对缺失值进行填充(例如,仅对 `workclass` 字段值为 `Private` 的记录进行填充),可以结合条件过滤功能。例如: ```python # 筛选出 workclass 为 Private 的记录 filtered_data = data[data['workclass'] == 'Private'] # 计算这些记录中 hours_per_week 的平均值 average_private_hours = filtered_data['hours_per_week'].mean() # 仅对 workclass 为 Private 的记录填充缺失值 data.loc[data['workclass'] == 'Private', 'hours_per_week'] = \ data.loc[data['workclass'] == 'Private', 'hours_per_week'].fillna(average_private_hours) ``` #### 5. 保存结果 完成填充后,将更新后的数据保存回文件或输出到其他目标位置: ```python # 将处理后的数据保存到新文件 data.to_csv('people.survey_filled.txt', sep='\t', index=False) ``` 通过上述步骤,可以有效地使用平均值填充法对 `people.survey.txt` 文件中的缺失值进行处理[^2]。 ---
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