主要介绍了python数据归一化及三种方法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-10-14 13:48:47
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在进行数据分析项目、比赛中，一手数据往往是脏数据。提高数据质量即数据预处理成为首要步骤，也会影响后期模型的表现。在此对利用Python进行预处理数据做一个总结归纳。
首先是缺失值处理。
#读取数据
import pandas as pd
filepath= 'F:/...'#本地文件目录
df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame
查看缺失值
查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的方法
df.isnull().sum() #查看每一列缺失值的数量
df.info() #查看每一列数据量和数据类型
删除缺失值
如果有些特征数
2021-10-13 16:33:15
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以Python为基础进行数据分析，Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。项目案例包括泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据进行可视化图表分析，可以快速让大家如何掌握项目中的数据分析如何处理。项目实战内容：泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据
2021-10-10 20:32:58
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在进行python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。
有时候不得不处理一些非数值类别的数据，嗯， 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。
目前了解到的大概有三种方法：
1，通过LabelEncoder来进行快速的转换；
2，通过mapping方式，将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限；
3，通过get_dummies方法来转换。
import pandas as pd
from io import StringIO
csv_data = '''A,B,C,D
1,2,3,4
5,6,,8
0,11,12,'''
df = pd.read_csv(StringIO(csv_data)
2021-10-09 22:13:53
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