数据清洗是数据预处理的重要步骤，旨在提高数据质量，确保数据准确、完整和一致。以下是常见的数据清洗方法：
处理缺失值
删除含有缺失值的记录。
使用均值、中位数、众数等统计值进行插补。
使用固定值或特定常量替换缺失值。
最近插补：用与缺失样本最接近的样本值插补。
回归插补：建立模型预测缺失值。
使用贝叶斯公式和判定树等推断方法填充。
处理重复数据
识别并删除数据集中的重复记录。
合并属性值相同的记录。
处理异常值
使用统计方法和可视化技术识别异常值。
基于3σ原则或其他统计学规则识别异常值。
应用离群点检测算法，如箱线图、LOF算法等。
处理不一致数据
定义完整性约束来检测不一致性。
分析数据以发现数据间的联系，使数据保持一致。
数据格式转换与标准化
将数据转换为统一的格式和表示形式。
对日期、单位、文本等进行格式转换和清洗。
数据分箱法
将数据分组到不同的箱子中，对每个箱子里的数据进行处理。
数据聚类法
将数据分组，使得同一组内的数据项彼此相似，不同组的数据项彼此不同。
数据回归法
利用函数对数据进行拟合，并对图像进行平滑处理。
数据清洗的具体方法取决于数据的特性和清洗的目标。在实践中，可能需要结合多种方法来达到最佳的清洗效果