金十数据实时行情如何进行数据清洗?

数据清洗步骤：

1. 数据导入
2. 数据校验
3. 数据转换
4. 数据清洗
5. 数据存储

数据清洗步骤的具体操作：

1. 数据导入

• 选择要导入的数据库。
• 创建一个数据源连接。
• 选择要导入的表。
• 设置数据导入选项，例如数据类型、分隔符等。

2. 数据校验

• 检查数据中的缺失值、错误数据等。
• 使用数据校验工具进行数据校验。

3. 数据转换

• 将数据转换为所需的格式。
• 使用数据转换工具进行数据转换。

4. 数据清洗

• 识别数据中的异常值。
• 处理异常值。
• 对数据进行清理和归类。

5. 数据存储

• 将清洗后的数据存储到目标数据库或数据仓库。
• 选择合适的存储格式，例如 CSV、JSON、数据库等。

数据清洗工具：

• pandas
• SQLAlchemy
• SQLAlchemy-Azure
• Spark
• Apache Hive

数据清洗注意事项：

• 数据清洗是一个迭代过程，需要不断进行数据校验和清洗。
• 数据清洗工具的选择取决于数据量、数据类型、数据清洗需求等因素。
• 数据清洗完成后，需要进行数据验证和质量检查。