数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。 一、 重复值处理 数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated ...

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者 | 常国珍、赵仁乾、张秋剑 来源 |《Python数据科学：技术详解与商业实践》 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http ...

习大大一发话，区块链瞬间火爆了，这两天都在外面聊区块链的技术，实在抽不出来时间分享技术干货，但这篇文章或许比技术干货更有价值。 晚上回来已经十点多了，学完英语，分析一些网站的数据已经晚上11点半了。虽然大脑已经不清醒了，但有必要跟大家分享一些真切感受到的数据的魅力。 区块链技术网站的访问数据 ...

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 ...

​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 ...

# -*- 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 ...