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：数据清洗
数据清洗是数据分析过程中一个非常重要的环节，数据清洗的结果直接关系到模型效果和最终结论。在实际中，数据清洗通常会占数据分析整个过程的 的时间。下面介绍以下数据清洗主要的步骤和任务。 .数据预处理阶段 该阶段的主要任务是将数据导入数据库中，然后查看数据：对数据有个基本的了解，并且初步发现一些问题，为之后的处理做准备。 .缺失值清洗 缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值的方法： .确定缺失值的范围：对 ...
2021-03-16 17:22 0 379 推荐指数：
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