Fehlende Werte behandeln

Datei profilen für Fehlwerte pro Spalte und total, dann entscheiden: komplett leere Zeilen im CSV-Cleaner droppen, Zeilen mit vorhandenen Key-Spalten via Transform & Filter behalten und re-profilen zur Bestätigung.

1. Tools → Daten-Profiler öffnen und Datei laden.
2. Fehlwerte pro Spalte und totalen Missing-Count lesen.
3. Dieselbe Datei im CSV-Cleaner öffnen, um komplett leere Zeilen zu entfernen, falls Noise.
4. Für teilweise leere Zeilen via Transform & Filter nur Zeilen mit vorhandenen Key-Spalten behalten.
5. Bereinigte Datei re-profilen zur Bestätigung.

• Datio zeigt Blanks als null in Tabellen, exportiert sie aber als leere Zellen.
• Keine automatische Imputation — du entscheidest: droppen oder fixen.

Füllt Datio Fehlwerte automatisch?

Nein — keine automatische Imputation. Datio zeigt exakt, wo die Blanks sind (null in Tabellen, gezählt pro Spalte), und du entscheidest: im Cleaner droppen, rausfiltern oder an der Quelle fixen.

Wie werden Leerzellen angezeigt vs. exportiert?

Als null angezeigt zur leichten Erkennung, aber als genuinely leere Zellen in CSV exportiert. Leere CSV-Zellen werden bei JSON-Konvertierung wieder null.

• Profiler →
• Transform & Filter →
• CSV- & Excel-Cleaner →