[数据清洗]-Pandas 清洗“脏”数据（一）
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 ...
原文：[数据清洗]- Pandas 清洗“脏”数据（二）
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列 行 记录 数据格式 语义错误 缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些 清理 工作。 本次我们需要一个 patient heart rate.csv 链接：https: pan.baidu.com s geX oYf 密码 ...
2018-01-04 07:20 1 13010 推荐指数：
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