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随机数据处理方法_第三版_课后答案(王清河_著)_中国石油大学出版社 高清完整版pdf

该资源是一个中文版关于pandas的教程文档，详细介绍了pandans库对数据预处理的详细步骤，并且配有实例说明。

长春理工误差理论与数据处理实验报告全

一、电子器件地图平台的问世紧随大数据时期的步伐，银行于2014年创建了行内第一个电子器件地图平台，现阶段早已在行内的银行信贷、风险性等好几个系统取得成功运用，具

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背景:某地区多所学校因为疫情原因,需要采取网上授课的模式进行教学工作。为了更好的管理教学、授课、考评、检查、行政、科研以及后勤等工作,计划搭建一套大数据管理平台来做为各系统的支持与开发工作。

基于MATLAB的数据处理，采用了绝对均值法来去除奇异点

人工智能：基于Pandas的数据预处理技术_源代码 1. 本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集 2. 查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量 3. 将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件 4. 查看数据集各个特征的类型以及是否有空值 5. 对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况 6. 对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析 7. 【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析 8. 对第一个特征（收入中位数）排序后画散点图 9. 对第一个特征（收入中位数）画分位数图并分析 10. 【选做】对所有特征画分位数图并进行分析 11. 使用散点图、使用线性回归方法拟合第一个特征（收入中位数）并分析 12. 【选做】使用局部回归（Loess）曲线（用一条曲线拟合散点图）方法拟合第一个特征（收入中位数）数据 13. 对第一个特征（收入中位数）画分位数-分位数图并分析 等等