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DC学院学习笔记(十一):数据预处理—数据清理

终于到了数据存储与预处理的最后一讲了,感觉讲得还不错!下面来看看数据的预处理吧! 格式转换 缺失数据 异常数据 数据标准化操作 准备知识 Pandas Pandas逐渐成为了一个非常大的库,在数据处理问题方面表现优秀,是一个不可或缺的工具,Pandas中包含两个主要的数据结构:Series & DataFrame更多请看: 官方文档 Pandas速查手册中文版 Seaborn Seaborn是基于matplotlib的绘图库,可以制作更多更美观的图形,如Example gallery中也可以看到很多关于图像的示例。这个绘图库可以很好地辅助我们对数据进行第一步的观察更多请看:Seaborn tutorial 格式转换 如Python记录时间的方式,不能够直接实现减运算,就需要进行转换 pandas.to_datetime 缺失数据、异常数据 忽略缺失数据 直接标记 利用平均值、最常出现值进行填充 标准化 一般在分析数据时进行操作 数据清理示例 这里还是用iris数据集举例 import pandas users = pandas.read_csv("iris.csv") ## 读...

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