python進行EDA探索性數據分析
1.查看數據的類型概況 cols = [c for c in train.columns] #返回數據的列名到列表里 print('Number of features: {}'.format(len(cols))) print('Feature types:')train[cols ...
原文：Python數據分析2------數據探索
一 數據探索 數據探索的目的：及早發現數據的一些簡單規律或特征 數據清洗的目的：留下可靠數據，避免臟數據的干擾。 兩者沒有嚴格的先后順序，經常在一個階段進行。 分為： 數據質量分析 跟數據清洗密切聯系 ：缺失值分析 異常值分析 一致性分析 重復數據或含有特殊符號的數據分析 數據特征分析 分布 對比 周期性 相關性 常見統計量等 ： 二 數據探索操作 查看數據前 行：dataframe.head 查 ...
2018-03-28 16:45 0 999 推薦指數：
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