python 数据清洗
前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量 统计师的Python日记【第7天：数据清洗（1）】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas ...
原文：python－－数据清洗
.数据错误： 错误类型 脏数据或错误数据 比如, Age 数据不正确 代表真实的 ，还是代表缺失 数据不一致 比如收入单位是万元，利润单位是元，或者一个单位是美元，一个是人民币 数据重复 .缺失值处理： 处理原则 缺失值少于 连续变量使用均值或中位数填补 分类变量不需要填补，单算一类即可，或者用众数填补 缺失值在 填补方法同上 另外每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量，参与后续的建模 缺失值在大 ...
2016-11-21 15:27 1 18474 推荐指数：
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