原文:pandas(13):数据清洗(重复值和异常值查看)

目录 重复值判断和查看 重复值删除 异常值初步查看代码 数据源: 重复值判断和查看 功能: 指定列数据重复项判断,返回指定列重复行boolean Series. 参数说明: subset None:列标签或标签序列,可选,只考虑某些列来识别重复项 默认使用所有列。 keep first : first , last ,False first:将第一次出现重复值标记为True。 last:将最后一 ...

2021-06-15 15:35 0 277 推荐指数:

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数据清洗异常值处理

1.异常值的处理方法: 1). 3δ原则:与平均值的偏差超过标准3个标准差 2). 箱线图法:异常值>上四分位数+1.5IQR 或 异常值<下四分位数-1.5IQR, IQR=上四分位数-下四分位数 3). 业务常识 ...

Thu Jul 08 02:07:00 CST 2021 0 155
pandas(12):数据清洗(缺失

目录 一、缺失 1 缺失类型 2 缺失的认定 3 查看缺失情况 4 处理方法(1)——缺失填充 简单填充df.fillna() 插值法填充 5 处理方法(2)——直接删除 ...

Sat Jun 12 18:50:00 CST 2021 0 195
[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 ...

Thu Jan 04 15:20:00 CST 2018 1 13010
[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 ...

Fri Jan 05 16:08:00 CST 2018 1 1998
数据清洗 - 缺失

1. 数据缺失分类 行记录的缺失,又称数据记录丢失 列的缺失,即数据记录中某些列(变量)的空缺 2. 数据列缺失的处理思路 2.1 丢弃 缺失所在的行或者列整体删除,减少缺失数据对总体的影响 整行删除的前提:缺失行占总体的比例非常低,一般在5%以内 ...

Wed Apr 22 06:00:00 CST 2020 0 673
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 06 重置索引 07 查看缺失信息 01 每一列数据的缺失进行统计 08 填充缺失 09 查看 ...

Thu Oct 22 00:21:00 CST 2020 0 467
 
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