數據預處理常用函數 ...
Pandas 數據清洗常見方法 讀取數據 查看數據特征 查看數據量 查看各數字類型的統計量 去除重復值 重置索引 查看缺失值信息 每一列數據的缺失值進行統計 填充缺失值 查看是否還有空值 對某列數據計數統計 對某列數據計數並排序 統計店名的銷售額,並排序 遍歷查看數據集所有列的數據類型 轉換數據類型 去掉溫度列后的 ,並將數據轉為int類型 對某列數據轉換類型 刪除指定列中有空值的行 過濾某列中不 ...
2020-10-21 16:21 0 467 推薦指數:
數據預處理常用函數 ...
概要 准備工作 檢查數據 處理缺失數據 添加默認值 刪除不完整的行 刪除不完整的列 ...
概要 了解數據 分析數據問題 清洗數據 整合代碼 了解數據 在處理任何數據之前,我們的第一任務是理解數據以及數據是干什么用的。我們嘗試去理解數據的列/行、記錄、數據格式、語義錯誤、缺失的條目以及錯誤的格式,這樣我們就可以大概了解數據分析之前要做哪些“清理”工作。 本次 ...
預覽數據 這次我們使用 Artworks.csv ,我們選取 100 行數據來完成本次內容。具體步驟: 導入 Pandas 讀取 csv 數據到 DataFrame(要確保數據已經下載到指定路徑) DataFrame 是 Pandas 內置的數據展示的結構,展示速度很快 ...
數據挖掘中常用的數據清洗方法有哪些? 原文鏈接:https://www.zhihu.com/question/22077960 從兩個角度看,數據清洗一是為了解決數據質量問題,,二是讓數據更適合做挖掘。不同的目的下分不同的情況,也都有相應的解決方式和方法。 包括缺失值處理、異常 ...
隨着大數據時代的發展,越來越多的人開始投身於大數據分析行業。當我們進行大數據分析時,我們經常聽到熟悉的行業詞,如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而,雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞,但它的重要性相當於前幾個詞,即數據清洗。 顧名思義,數據清洗是清洗臟數據,是指在數據 ...
一、Pandas概要介紹 pandas是一個開源的,BSD許可的庫,為Python編程語言提供高性能,易於使用的數據結構和數據分析工具。可以用於對CSV和文本文件、Microsoft Excel、SQL數據庫數據的讀寫。 能夠幫助數據清洗,數據分析和數據建模。 二、主要的兩種數據結構 序列 ...
目錄 一、缺失值 1 缺失值類型 2 缺失值的認定 3 查看缺失情況 4 處理方法(1)——缺失值填充 簡單填充df.fillna() 插值法填充 5 處理方法(2)——直接刪除 ...