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ETL转换和清洗过程

1. ETL1清洗说说了用Kettle进行数据清洗的过程，包括建立数据库、表，并进行基本数据库操作。
2. ETL2清洗接着来用Kettle进行数据清洗，沉点在于数据流方向和字段映射问题。
3. 数据清洗质量检查有力调了清洗效果的质量检查，包括数据清洗的字段和替换处理。
4. 清洗效果质量检查说说了怎么用Kettle进行数据清洗后的质量检查，包括清洗后的数据量和字段对比。

数据处理技巧

1. 数据清洗介绍了数据清洗中处理缺失值的方法， 如用fillna或dropna，以及用astype进行数据类型转换。
2. 条件筛选说明了怎么用布尔索引和np.where函数进行高大效的条件筛选。

数据流和SQL脚本

1. 数据流方向说说了数据流的方向，比方说etl1_socom_data到etl2_socom_data。
2. SQL脚本展示了怎么用SQL脚本来进行初步的数据清洗，如对com_district和com_industry字段的清洗。

错误处理

1. 异常处理介绍了Python中的异常处理机制， 包括tryexceptfinally和raise语句。
2. 错误类型说明白了不同类型的错误及其继承关系，以及怎么用内置的错误类型。
3. 错误记录提到了用logging模块来记录错误信息。

其他

1. 图片生成说说了怎么用循环和颜色列表来批量生成不同颜色的图片。
2. 错误示例给了错误处理的示例代码，并说明白了错误发生的原因和怎么处理它们。

文本内容基本上围绕数据清洗、数据处理技巧、错误处理以及一些Python编程概念展开。它涉及ETL转换、 数据清洗、SQL脚本编写、错误处理等优良几个方面适合对数据琢磨和Python编程有兴趣的学者阅读。