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前言
数据清洗需要达到什么要求
如何规范数据文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-404839.html
一、解决数据的完整性问题:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-404839.html
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hive数据库和表的创建 给dim添加最新状态记录 任务 接着上一篇数据抽取的任务继续 需用到上篇ods数据抽取的数据继续练习 hive数据库和表的创建 1、创建dwd数据库 2、创建dim_user_info 表，分区字段etl_date 3、创建dim_sku_info 表，分区
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使用DataFrame对象的info()方法 原始数据 注：NaN为空缺值 查看是否有缺失值 Non-Null Count列显示的是每个索引中不是空缺的个数 使用DataFrame的isnull()方法和notnull()方法 1. isnull()方法——判断是否为空，输出结果为True和False，不为NaN时返回False，为NaN时返回True。 2.
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1）了解数据质量问题、掌握常用解决方法； 2）熟练掌握数据预处理方法，并使用Python语言实现； PC机 + Python3.7环境（pycharm、anaconda或其它都可以） 清洗与预处理的必要性 在实际数据挖掘过程中，我们拿到的初始数据，往往存在缺失值、重复值、异常值或者错误值，通常这
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