财务数据清洗

最新推荐文章于 2024-03-08 09:21:04 发布

原创

最新推荐文章于 2024-03-08 09:21:04 发布 · 577 阅读

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本文详细探讨了财务数据清洗的重要性，包括识别和处理缺失值、异常值、重复值的过程，以及如何使用数据清洗工具提高数据质量，为后续的数据分析和决策提供准确依据。

import pandas as pd
import numpy as np

aa = r'chargeSKDJApplyExport.xls'
resultfile = r'data.xls'

df = pd.DataFrame(pd.read_excel(aa, skiprows=1))
df1 = df[['登记时间', '委托单位', '收款金额', '数据采集时间'

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【数据分析】用pandas处理财务报表

Roc

07-31

3278

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python数据清洗面试题_数据清洗练习问题汇总

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1介绍源数据集包括四个文件：其中第一个压缩文件解压后是tsv格式文件labeledTrainData - The labeled training set. The file is tab-delimited and has a header row followed by 25,000 rows containing an id, sentiment, and text for each rev...

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异常值异常值分析，也叫离群点分析简单的统计量分析：常见统计量是最大值和最小值，用来判断变量是否超出了合理的范围 3σ原则：如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。箱型图分析：箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL – 1.5IQR或者大于QU + 1.5IQR的值。 QL是下四分位数，QU是上四分位...

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Data Cleaning and Preparation 数据清洗和准备修改之后，增加代码，注释 xiaoyao # 导入package import numpy as np import pandas as pd # 设置数据显示行数 PREVIOUS_MAX_ROWS = pd.options.display.max_rows pd.options.display.max_rows = 2...

Python代码：财务数据清洗及公司资产负债状况分析

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数据清洗过程中，经常需要对缺失值和异常值进行查看和处理，常用代码总结如下：一、缺失值处理 1.1 缺失值识别 # 查看数据缺失情况 # 输入数据集 # 输出各字段缺失值的数量以及占比，并降序展示 def missing(data): missingSum=data.isnull().sum() #总缺失值 missingSumPrt=100 * data.isnull().sum()/len(data) #缺失值占比 MissingTb1=pd.concat([missingSu

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让日度数据以日期格式显示、见陈强《高级计量经济学及stata应用》32页。二、调整面板数据时间。将数据划分为年度数据。删除多少年以前的数据。

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此为数据清洗总结笔记，B站UP“壮扶摇羊角而上”：最新最详细的Pandas库的讲解，绝对是B站最好的Python教程！

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在使用Python进行公司财务分析时，数据清洗是至关重要的步骤。以下是一些常见的数据清洗方法： ### 处理缺失值在财务数据中，缺失值是常见的问题。可以使用`pandas`库来处理缺失值。例如，使用`dropna()`方法删除包含缺失值的行或列，使用`fillna()`方法填充缺失值。 ```python import pandas as pd # 读取财务数据 financial_data = pd.read_csv('financial_data.csv') # 删除包含缺失值的行 financial_data = financial_data.dropna() # 用均值填充缺失值 mean_value = financial_data['column_name'].mean() financial_data['column_name'] = financial_data['column_name'].fillna(mean_value) ``` ### 处理重复值重复的数据可能会影响分析结果，因此需要检查并删除重复值。可以使用`duplicated()`方法检查重复值，使用`drop_duplicates()`方法删除重复值。 ```python # 检查重复值 duplicate_rows = financial_data.duplicated() # 删除重复值 financial_data = financial_data.drop_duplicates() ``` ### 数据类型转换 财务数据可能包含不同的数据类型，需要将其转换为合适的数据类型以便进行分析。例如，将字符串类型的日期转换为日期类型，将字符串类型的数值转换为数值类型。 ```python # 将日期列转换为日期类型 financial_data['date_column'] = pd.to_datetime(financial_data['date_column']) # 将字符串类型的数值转换为数值类型 financial_data['numeric_column'] = pd.to_numeric(financial_data['numeric_column'], errors='coerce') ``` ### 异常值处理 财务数据中可能存在异常值，需要对其进行处理。可以使用统计方法（如Z-score）或基于业务规则来识别和处理异常值。 ```python import numpy as np # 计算Z-score z_scores = np.abs((financial_data['column_name'] - financial_data['column_name'].mean()) / financial_data['column_name'].std()) # 筛选出非异常值 financial_data = financial_data[z_scores < 3] ``` ### 文本清洗如果财务数据中包含文本信息，需要对其进行清洗。例如，去除文本中的特殊字符、转换为小写等。 ```python import re # 去除文本中的特殊字符 financial_data['text_column'] = financial_data['text_column'].apply(lambda x: re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', x)) # 转换为小写 financial_data['text_column'] = financial_data['text_column'].str.lower() ```