数据治理是现代企业中至关重要的环节，尤其是在信息的时代。从菜市场买来的菜，我们需要先做预处理，剔除掉不新鲜或坏掉的部分，数据的处理也是如此。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到手后总有一些不太规整、甚至含有“杂质”的数据，因此都需要先做一次预处理。
常见的不规整数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据等。下面，我们将逐一讲解如何对这些数据进行处理。
一、缺失值处理
缺失值就是由于某些原因导致部分数据是空的。对于这些缺失的部分，我们通常有两种处理方式：删除和填充。
1. 缺失值查看
在处理缺失值时，首先需要找到数据中的缺失值。这可以通过各种统计软件或编程语言实现，如Excel或Python。
（1）Excel实现
在Excel中，我们可以利用函数或定位条件快速找到含有缺失值的单元格。
（2）Python实现
在Python的pandas库中，我们可以通过info()方法或isnull()方法快速查看和处理缺失值。
2. 缺失值处理
对于找到的缺失值，我们可以选择删除含有缺失值的行或列，或者用某个值填充缺失的部分。
（1）删除缺失值
在Excel和Python中，我们都有相应的方法来删除含有缺失值的行或列。
（2）填充缺失值
填充缺失值时，我们通常使用均值、众数、前一个值或后一个值等进行填充。在Excel和Python中，我们也有相应的方法来实现这一操作。
二、重复值处理
重复数据就是同样的记录在数据集中多次出现。对于这样的数据，我们通常的做法是删除重复项。
在Excel和Python中，我们都有专门的方法来删除重复的值。具体操作时，只需要选择要处理的列或行，然后执行删除重复值的操作即可。
三、异常值检测与处理
异常值是由于数据采集或记录时的错误导致的。处理异常值时，我们首先要检测到它们，然后决定是删除、修正还是保留。
在Excel和Python中，我们可以通过绘制箱型图、使用3σ原则等方法来检测异常值。检测到异常值后，我们可以选择删除、用均值或众数填充等方式进行处理。
四、数据类型转换与索引设置
数据处理过程中，可能还需要对数据进行类型转换和设置索引。这主要是为了方便后续的数据分析和处理。
（1）数据类型转换
在Excel和Python中，我们都可以轻松地转换数据类型。例如，在Python中，我们可以使用astype()方法将一列数据从一种类型转换为另一种类型。
（2）索引设置
索引是查找数据的依据，无论是Excel还是Python，我们都可以轻松地为表设置或重置索引。这有助于我们更方便地查找和分析数据。