在数据清洗过程中，类别数据清洗是一个重要的环节。类别数据指的是非数值型的数据，例如性别、颜色、国家等。以下是一些处理类别数据的常见方法：

1. 去除无效值

在类别数据中，无效值通常指的是不符合数据集特征的值。例如，在性别这一类别中，出现“未知”这样的值，就属于无效值。去除无效值可以保证数据的一致性和准确性。

2. 合并重复值

有些类别数据中可能存在重复的值，例如“红色”、“#FF0000”和“红色”是同一个类别。合并这些重复值可以减少数据冗余。

3. 编码

类别数据需要进行编码才能用于机器学习等算法。常见的编码方法有：

  • 标签编码：将类别数据转换为整数。
  • 独热编码：为每个类别创建一个新列，如果该类别在原始数据中出现，则该列的值为1，否则为0。

4. 生成链接

想要了解更多关于数据清洗的信息，可以访问数据清洗教程。

类别数据示例