创新互联Python教程：python数据预处理的三种情况

1、缺失数据的处理

创新互联公司 - 绵阳服务器托管，四川服务器租用，成都服务器租用，四川网通托管,绵阳服务器托管，德阳服务器托管，遂宁服务器托管，绵阳服务器托管，四川云主机，成都云主机，西南云主机，绵阳服务器托管，西南服务器托管，四川/成都大带宽，机柜大带宽租用·托管，四川老牌ＩＤＣ服务商

导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。

dfNew = dfData.dropna(axis = 0))  # 删除含有缺失值的行

有时也会填充缺失值或替换缺失值，在此就不做介绍了。

2、重复数据的处理

对于重复数据，通常会删除重复行。使用 pandas 中的 .duplicated() 可以查询重复数据的内容，使用 .drop_duplicated() 可以删除重复数据，也可以对指定的数据列进行去重。

 dfNew = dfData.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除重复的数据行

3、异常值处理

数据中可能包括异常值， 是指一个样本中的数值明显偏离样本集中其它样本的观测值，也称为离群点。异常值可以通过箱线图、正态分布图进行识别，也可以通过回归、聚类建模进行识别。

箱线图技术是利用数据的分位数识别其中的异常点。箱形图分析也超过本文的内容，不能详细介绍了。只能笼统地说通过观察箱形图，可以查看整体的异常情况，进而发现异常值。

    dfData.boxplot()  # 绘制箱形图

以上就是python数据预处理的三种情况，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：创新互联Python教程

推荐操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

当前名称：创新互联Python教程：python数据预处理的三种情况
本文URL：http://www.hantingmc.com/qtweb/news6/67906.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联