Pandas 数据清洗常见方法
Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 02 查看数据特征 03 查看数据量 04 查看各数字类型的统计量 05 去除重复值 06 重置索引 07 查看缺失值信息 01 每一列数据的缺失值进行统计 08 填充缺失值 09 查看 ...
原文：pandas常用数据清洗方法
数据预处理常用函数 df.duplicated :判断各行是重复，False为非重复值。 df.drop duplicates ：删除重复行 df.fillna ：用实数 填充na df.dropna ：按行删除缺失数据，使用参数axis 按列删除缺失值，使用参数axis ，how all 全部是NA才删， any 只要有NA就删除 del df col ：直接删除某列 df.drop col ...
2020-03-27 16:27 0 5428 推荐指数：
相关推荐
常用数据清洗方法大盘点
本文来自网易云社区 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。 所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别 ...
[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 ...
[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 ...
[数据清洗]- Pandas 清洗“脏”数据（三）
预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ，我们选取 100 行数据来完成本次内容。具体步骤： 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame（要确保数据已经下载到指定路径） DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构，展示速度很快 ...
数据清洗的方法
数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 原文链接：https://www.zhihu.com/question/22077960 从两个角度看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，也都有相应的解决方式和方法。 包括缺失值处理、异常 ...
数据清洗有哪些方法？
随着大数据时代的发展，越来越多的人开始投身于大数据分析行业。当我们进行大数据分析时，我们经常听到熟悉的行业词，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而，虽然一个行业词的知名度不如前几个词，但它的重要性相当于前几个词，即数据清洗。 顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据 ...
python - 常用数据清洗方法-重复项处理
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 ...