本篇目录：
- 1、不懂编程没关系,用Excel也可以进行数据清洗
- 2、stata如何回归
- 3、vlookup使用0匹配后的无效数据怎么批量删除
- 4、Python数据处理:筛选、统计、连表、拼接、拆分、缺失值处理_百度...
- 5、可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
- 6、出生年月如何提取年龄?
不懂编程没关系,用Excel也可以进行数据清洗
1、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据，有利于后续的统计分析得出可靠的结论。
2、去除重复数据：选择要去除重复数据的列，点击“数据”-“删除重复项”，选择要去除的列，点击“确定”即可。
3、以下是一些常用的数据分析工具：Excel：Excel是最常用的数据分析工具之一，它可以进行数据清洗、数据转换、数据计算和数据可视化等操作。Python：Python是一种高级编程语言，它可以用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。
4、编程和软件开发：学习编程语言如Python、Java、C++等，可以开发网站、手机应用、软件等。 数据分析和统计学：学习使用数据分析工具如Excel、SQL、R等，可以进行数据清洗、分析和可视化。
5、对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。
stata如何回归
1、保存模型。保存模型结果可以使用Stata官方自带的命令进行结果存储，即estimates store（或缩写形式：est store）。
2、（1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。（2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。
3、用reg命令就可以了，例：reg X Y Z J U 回车就可得到结果。其中x是因变量，自变量列于因变量后面，可以进行各种检验。
4、如何用stata做稳健回归 大量的线性回归模型是基于最小二乘法实现的，但其仍存在一些局限性。比如说，样本点出现许多异常点时，传统的最小二乘法将不再适用，此时则可以使用稳健回归（robust regression）代替最小二乘法。
5、stata对t-1期进行回归的方法如下：生成数据。
vlookup使用0匹配后的无效数据怎么批量删除
在数据有效性对话框中允许要选择小数，数据要选择大于，最小值输入70，点击确定。执行执行数据菜单，点击数据有效性按钮从下拉菜单中选择圈释无效数据命令。接着在选择的数据区域，就会显示出来已经被圈释的数据了。
现有两张表，需求是： 要把第一张表中的 “数量” 匹配到第二张表中。现在开始使用vlookup函数，在确定的单元格列值中输入 =vlookup()，这里会显示4个参数。
首先，在excel表格中执行vlookup函数的操作。可以看出，列B的返回值为0。选择值单元格区域，右键单击它，并选择“取消隐藏”。所有隐藏的列都可以显示。显示的列为空。
使用vlookup、match函数配合使用。公式思路：match函数查找姓名地址，即列序号；vlookup函数查找数据。公式为：=vlookup(b1，sheet1！a1：g300，match(b2，sheet1！b1：g1)，0)，具体数据范围根据你的表格调整。
Python数据处理:筛选、统计、连表、拼接、拆分、缺失值处理_百度...
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
缺失值的统计和删除1 缺失信息的统计 缺失数据可以使用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，通过和 sum 的组合可以计算出每列缺失值的比例。
空值统计方法一：df.isnull().sum()：当不指定具体列时，统计整个df的缺失值个数 titanic_survival[Age].isnull().sum()通过len()函数统计缺失值 缺失值处理 处理缺失值可以分为两类：删除缺失值和缺失值插补。
处理缺失值 在实际数据中，经常会发现一些缺失的值，这些值可以通过填充、删除正常值或使用机器学习模型进行预测等方法来处理。处理异常值 异常值通常是指在统计样本中与其他样本完全不同的值。
可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
List 后向索引 这个只是习惯问题，前向索引时下标从0开始，如果反向索引也想从0开始可以使用~。
数据获取 可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
过多的三方库！虽然许多库都提供了x支持，但仍然有很多模块只能在x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用7可能会更好。
采用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤，分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。
运算优先级 括号、指数、乘、除、加、减 2 如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误，记得在最顶端加一行 # -- coding： utf-8 -- Python格式化字符 使用更多的格式化字符。
出生年月如何提取年龄?
1、excel表格中如何从出生年月日中提取年龄在单元格中输入年龄计算公式：=DATEDIF(A1，TODAY()，Y)。【回答】单击Enter键以生成计算结果，并根据生日日期计算生成的年龄。
2、要计算年龄，需要用当前的年份减去身份证上的出生年份。我们可以用YEAR函数来取得当前的年份=YEAR(NOW())。18位身份证号从第7位开始的8位数字代表出生日期。
3、以excel为例，身份证号的出生年月日的提取公式为：在年龄单元格中输入=YEAR(TODAY())-MID(A2，7，4)。A2这个代表你表格中身份证号码的位置。公式输入正确之后回车【ENTER】键确认即可。
4、在左侧菜单中打开你需要提取年龄的文件。打开文件后，找到你需要提取年龄的表格。在年龄单元格输入公式：=DATEDIF(B2，TODAY()，y)回车即可，B2代表出生年月所在的单元格。
到此，以上就是小编对于删除缺失值超过10%的后果的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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