2022年那个项目，数据量庞大得吓人，得，我那时候就一个头两个大。各种乱七八糟的，重复的、错误的、缺失的，，当时也懵了，不知道从哪里下手。我花了大把时间，一个一个地筛选，一个一个地核对，那时候感觉就像是在大海里捞针。记得有一次，一个数据集里，重复的数据量竟然高达百分之三十，当时我就想，这得花多少钱才能清理干净啊。我后来才反应过来，得，可能我偏激了，但那时候的心情，真是又急又累。
数据清洗，其实就是把乱七八糟的数据整理整齐。上周刚处理一个，发现不少错别字和重复的。
数据清洗，这个话题啊，2022年那会儿，我在某个城市，负责一个项目，数据量之大，简直惊呆了我。几百G的数据，每个字段都像迷宫一样，我当时也懵，不知道从哪里下手。得，先从基本规则开始，比如删除重复的，筛选异常值，然后是格式统一，这些基础操作，得花多少时间啊，那会儿，一做就是好几个日夜。
我记得有一次，数据里出现了很多人民币符号，那个“¥”啊，得手动替换成数字，那得多费劲啊。我后来才反应过来，其实可以用正则表达式批量处理，效率高多了。那时候，我心里想，要是早点知道这些技巧，那得多省劲啊。
还有那些缺失的数据，那个头疼啊，补全缺失值，有时候得根据上下文来猜测，有时候得从其他数据源找线索。我记得有一个月，光这个活儿就花了我好几千块钱的加班费。现在想想，可能我偏激了，但那时候，那个压力，那个紧张，真是难以言表。
就这样，一步一步，数据清洗的过程就像一场马拉松，既要耐心，又要细心。现在回想起来，虽然累，但收获也很多，至少，我对数据处理有了更深的认识。
我记得有一次，数据里出现了很多人民币符号，那个“¥”啊，得手动替换成数字，那得多费劲啊。我后来才反应过来，其实可以用正则表达式批量处理，效率高多了。那时候，我心里想，要是早点知道这些技巧，那得多省劲啊。
还有那些缺失的数据，那个头疼啊，补全缺失值，有时候得根据上下文来猜测，有时候得从其他数据源找线索。我记得有一个月，光这个活儿就花了我好几千块钱的加班费。现在想想，可能我偏激了，但那时候，那个压力，那个紧张，真是难以言表。
就这样，一步一步，数据清洗的过程就像一场马拉松，既要耐心，又要细心。现在回想起来，虽然累，但收获也很多，至少，我对数据处理有了更深的认识。