数据清洗一般包括以下几个步骤：
- 1、分析数据
- 2 、缺失值处理
- 3 、异常值处理
- 4 、去重处理
- 5 、噪音数据处理
一、分析数据
可以通过作图的方式，简单了解数据概况。
二、缺失值处理
1、直接删除（适合缺失值数量较小，并且是随机出现的，删除它们对整体数据影响不大）
2、使用全局常量填充（算法可能会把它识别为一个新的类别，很少使用）
3、使用均值或者中位数填充（对于正常分布的数据可以使用均值填充，如果数据是倾斜的，使用中位数填充可能更好）
4、插补法
5、建模法（回归等，比较常用）
三、异常值处理
识别异常值的方法有以下几种：
1、简单的统计分析
df.describe()
2、3∂原则
如果数据服从正态分布，在3∂原则下，异常值为一组测定值与平均值的偏差超过3倍标准差的值。如果数据服从正态分布，距离平均值3∂之外的值的出现的概率为P(|x-u|>3∂)<=0.003，属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。
3、箱型图分析
四分位数：Qi = i (n+1)/4，其中i={1,2,3}
四分位距：IQR=Q3-Q1
上限：Q3+1.5IQR，表示非异常范围内的最大值
下限：Q1-1.5IQR，表示非异常范围内的最小值
箱型图提供了识别异常值的一个标准：如果一个值小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR，则被称为异常值。
箱型图判断异常值的方法以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有鲁棒性（25%的数据可以变得任意远并且不会干扰四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响，因此箱型图识别异常值比较客观）。
4、基于模型检测
首先建立一个模型，异常值是那些与模型不能完美拟合的数据。
5、基于距离
在对象之间定义邻近性度量，异常对象是那些远离其他对象的对象
6、基于密度
7、基于聚类
异常值的处理方法：
1、删除异常值
2、不处理
3、平均值替代
4、视为缺失值
四、去重处理
data.duplicated() ## 判断各行是否是重复行
data.drop_duplicates() ## 移除重复行
