数据分析第四篇：数据清洗
需要清洗的数据有下面几种形式 2.1错误值 出现大量0的话，可以使用缺失值替代，然后再用缺失值填补的方法处理 camp['AvgIncome']=camp['AvgIncome'].replace({0: np.NaN}) 2.2 缺失值 vmean ...
原文：R数据分析：数据清洗的思路和核心函数介绍
好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。 Data scientists only spend of their time creating insights, the rest wrangling data. 想想今天就给大家写一篇数据处理 ...
2022-02-19 16:24 0 730 推荐指数：
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