你一定聽說過這句著名的資料科學名言：

在資料科學專案中， 80% 的時間是在做資料處理。

如果你沒有聽過，那麼請記住：資料清洗是資料科學工作流程的基礎。機器學習模型會根據你提供的資料執行，混亂的資料會導致效能下降甚至錯誤的結果，而乾淨的資料是良好模型效能的先決條件。當然乾淨的資料並不意味著一直都有好的效能，模型的正確選擇（剩餘 20%）也很重要，但是沒有乾淨的資料，即使是再強大的模型也無法達到預期的水平。

在本文中將列出資料清洗中需要解決的問題並展示可能的解決方案，通過本文可以瞭解如何逐步進行資料清洗。

缺失值

當資料集中包含缺失資料時，在填充之前可以先進行一些資料的分析。因為空單元格本身的位置可以告訴我們一些有用的資訊。例如：

• NA值僅在資料集的尾部或中間出現。這意味著在資料收集過程中可能存在技術問題。可能需要分析該特定樣本序列的資料收集過程，並嘗試找出問題的根源。
• 如果列NA數量超過 70–80%，可以刪除該列。
• 如果 NA 值在表單中作為可選問題的列中，則該列可以被額外的編碼為使用者回答（1）或未回答（0）。

1. missingno

這個python庫就可以用於檢查上述情況，並且使用起來非常的簡單，例如下圖中的白線是 NA：

1. import missingno as msno
2. msno.matrix(df)

對於缺失值的填補計算有很多方法，例如：

• 平均，中位數，眾數
• kNN
• 零或常數等

不同的方法相互之間有優勢和不足，並且沒有適用於所有情況的“最佳”技術。具體可以參考我們以前釋出的文章

異常值

異常值是相對於資料集的其他點而言非常大或非常小的值。它們的存在極大地影響了數學模型的效能。讓我們看一下這個簡單的示例：

在左圖中沒有異常值，我們的線性模型非常適合資料點。在右圖中有一個異常值，當模型試圖覆蓋資料集的所有點時，這個異常值的存在會改變模型的擬合方式，並且使我們的模型不適合至少一半的點。

對於異常值來說我們有必要介紹一下如何確定異常，這就要從數學角度明確什麼是極大或極小。

大於Q3+1.5 x IQR或小於Q1-1.5 x IQR都可以作為異常值。IQR（四分位距） 是 Q3 和 Q1 之間的差 (IQR = Q3-Q1)。

可以使用下面函式來檢查資料集中異常值的數量：

完整文章：

https://www.overfit.cn/post/7728efa2841148bdbb184a6cdd7aaca3