數據清洗是數據分析過程中一個非常重要的環節，數據清洗的結果直接關系到模型效果和最終結論。在實際中，數據清洗通常會占數據分析整個過程的50%-80%的時間。下面介紹以下數據清洗主要的步驟和任務。 1.數據預處理階段 該階段的主要任務是將數據導入數據庫中，然后查看數據：對數據有個基本的了解 ...

前言 1. 刪除重復 2. 異常值監測 3. 替換 4. 數據映射 5. 數值變量類型化 6. 創建啞變量 統計師的Python日記【第7天：數據清洗（1）】 前言 根據我的Python學習計划： Numpy → Pandas ...

　　接觸Python兩年多了，還從來沒有獨立用Python完成一個項目，說來慚愧。最近因為工作需要，用Excel和oracle整理數據貌似不可行了，於是轉向Python，理所當然的踩了很多坑，一一記錄下來，避免以后再次入坑，畢竟不常用，好了傷疤就會忘了疼··· 業務場景： 　　領導拿來幾個 ...

https://blog.csdn.net/wanght89/article/details/78188591?locationNum=4&fps=1 ...

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 ...

07.數據清洗 數據清洗概念 　　之前已經講過，數據分析的過程是這樣的。 　　之前我們學習的一系列python模塊，比如BeautifulSoup、Xpath、selenium等模塊，都是屬於數據清洗的范疇；matplotlib模塊屬於數據可視化模塊。numpy ...

學習筆記，參考原作者 數據清洗是數據分析的第一步， 經常需要花費大量的時間來清洗數據或者轉換格式。 一、數據預處理 1. 部署環境，導入分析包和數據 2. 嘗試去理解這份數據集 我們可以通過對數據集提問來判斷這份數據能不能滿足解答我們的問題，數據是否干凈需不需要進一步處理，問題包括 ...

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