python数据预处理的三种情况

python数据预处理的三种情况

1、缺失数据的处理

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:Python基础教程