數據清洗之數據預處理 摩托車的銷售情況數據 Condition:摩托車新舊情況(new:新的 和used:使用過的) Condition_Desc:對當前狀況的描述 ...
目錄 重復值判斷和查看 重復值刪除 異常值初步查看代碼 數據源: 重復值判斷和查看 功能: 指定列數據重復項判斷,返回指定列重復行boolean Series. 參數說明: subset None:列標簽或標簽序列,可選,只考慮某些列來識別重復項 默認使用所有列。 keep first : first , last ,False first:將第一次出現重復值標記為True。 last:將最后一 ...
2021-06-15 15:35 0 277 推薦指數:
數據清洗之數據預處理 摩托車的銷售情況數據 Condition:摩托車新舊情況(new:新的 和used:使用過的) Condition_Desc:對當前狀況的描述 ...
1.異常值的處理方法: 1). 3δ原則:與平均值的偏差超過標准3個標准差 2). 箱線圖法:異常值>上四分位數+1.5IQR 或 異常值<下四分位數-1.5IQR, IQR=上四分位數-下四分位數 3). 業務常識 ...
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 ...
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 ...
1. 數據缺失分類 行記錄的缺失,又稱數據記錄丟失 列值的缺失,即數據記錄中某些列(變量)的值空缺 2. 數據列缺失的處理思路 2.1 丟棄 缺失值所在的行或者列整體刪除,減少缺失數據對總體的影響 整行刪除的前提:缺失行占總體的比例非常低,一般在5%以內 ...
Pandas 數據清洗常見方法 01 讀取數據 02 查看數據特征 03 查看數據量 04 查看各數字類型的統計量 05 去除重復值 06 重置索引 07 查看缺失值信息 01 每一列數據的缺失值進行統計 08 填充缺失值 09 查看 ...