数据清洗的方法有哪些

1、缺失值处理：对于含有缺失值的数据，可以通过删除、填充(如用均值、中位数等填充)或插值等方法进行处理。

2、重复值处理：检查数据中是否存在重复的记录，如果有，可以进行删除、合并等操作。

3、异常值处理：识别并处理数据中的异常值，如离群值、错误值等。

4、数据转换：对数据进行标准化、归一化等变换，以便于后续分析。

5、数据重组：将多个相关但不连续的数据集进行合并，形成一个新的数据集。

6、数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，消除数据巟异和不一致性。