主要介绍了python3常用的数据清洗方法(小结)，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
2024-05-22 11:10:36
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博文中python数据清洗所用到的源数据，包括在线杂货店订单数据、摩托车的销售情况数据、关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集
2022-05-10 19:00:54
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包括了数据清洗全流程的实例：excel导入，定义数据框，按要求删除某一列下为一个指定值的数据记录，遍历数据集，分组分类变量用指定的数值型数值替换，按某一列的值拆分数据集，使用聚类分析将数据集分为两类，标记所属类别少的数据为异常数据
2022-02-21 09:08:54
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“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析数据清洗是处理任何数据前的必备环节。在你开始工作前，你应该有能力处理数据缺失、数据不一致或异常值等数据混乱情况。在开始做数据清洗前，需要对Numpy和Pandas库有基本的理解。数据清洗名如其意，其过程为标识并修正数据集中不准确的记录，识别数据中不可靠或干扰部分，然后重建或移除这些数据。数据清洗是数据科学中很少提及的一点，因为它没有训练神经网络或图像识别那么重要，但是数据清洗却扮演着非常重要的角色。没有它，机器学习预测模型将不及我们预期那样有效和精准。下面我将讨论这些不一致的数据：列
2021-11-13 09:41:41
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第一章：数据清洗常用工具1.numpy常用数据结构常用清洗工具：numpy常用数据结构：Numpy常用方法数组访问方法练习（jupyter）代码下面是结果2.Numpy常用数据清洗函数数据的排序数据的搜索练习（jupyter）代码下面是结果3.Pandas常用数据结构series和dataframeseriesdataframe常用方法练习（jupyter）代码下面是结果
1.numpy常用数据结构
常用清洗工具：
目前在Python中, numpy和pandas是最主流的工具
Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效
Pandas提供了大量数据清洗的高效方法
在Python中，尽可能多的
2021-11-03 13:54:19
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文章目录数据清洗步骤函数大全数据清洗的内容总结
数据清洗步骤
数据获取，使用read_csv或者read_excel
数据探索，使用shape，describe或者info函数
行列操作，使用loc或者iloc函数
数据整合，对不同的数据源进行整理
数据类型转换，对不同字段数据类型进行转换
分组汇总，对数据进行各个维度的计算
处理重复值、缺失值和异常值以及数据离散化
函数大全
merge,concat函数常常用于数据整合
pd.to_datetime常常用于日期格式转换
str函数用于字符串操作
函数astype用于数据类型转换
函数apply和map用于更加高级的数据处理
Groupby用于
2021-09-29 14:05:32
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今天小编就为大家分享一篇python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-09-03 09:26:02
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