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 ...

　　接触Python两年多了，还从来没有独立用Python完成一个项目，说来惭愧。最近因为工作需要，用Excel和oracle整理数据貌似不可行了，于是转向Python，理所当然的踩了很多坑，一一记录下来，避免以后再次入坑，毕竟不常用，好了伤疤就会忘了疼··· 业务场景： 　　领导拿来几个 ...

数据预处理的一般方法及python实现 这是一个大数据的时代。我们在很多时候都要处理各种各样的数据。但是并非所有数据都是拿来即可使用，都是要先经过一番处理后才能进行下一步操作。在我们爬到数据或者要处理一份数据文件时，首先要对数据进行清洗和除噪。本文就总结一下，一般数据预处理过程中可能要用到的方法 ...

1.数据错误： 错误类型– 脏数据或错误数据• 比如, Age = -2003– 数据不正确• ‘0’ 代表真实的0，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 2.缺失值处理： 处理原则–缺失值少于20%•连续变量 ...

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Jul 4 18:40:55 2018 @author: zhen""" import pandas as pdimport numpy as np# 创建空的df，保存测试数据test_df ...

1、知识点 2、中文数据清洗(使用停用词) 3、英文数据清洗(使用停用词) 4、nltk的停用词进行数据清洗 ...

在数据分析中，特别是文本分析中，字符处理需要耗费极大的精力， 因而了解字符处理对于数据分析而言，也是一项很重要的能力。 字符串处理方法 首先我们先了解下都有哪些基础方法 首先我们了解下字符串的拆分split方法 对字符str用逗号进行拆分的结果： ['i like apple', 'i ...

在数据的处理过程中,一般都需要进行数据清洗工作,如数据集是否存在重复,是否存在缺失,数据是否具有完整性和一致性,数据中是否存在异常值等.发现诸如此类的问题都需要针对性地处理,下面我们一起学习常用的数据清洗方法. 1.重复观测处理 重复观测:指观测行存在重复的现象,重复观测的存在 ...