缺失值的清洗方法主要分为两类，即忽略缺失值数据和填充缺失值数据。1)忽略缺失值数据方法是直接通过删除属性或实例忽略缺失值的数据。2)填充缺失值数据方删除缺失值，主要通过pandas库中的dropna函数完成。python dropna()用法三、缺失值的填充大多数情况下，主要使用fillna方法来补全缺失值。Python-pandas的fil
⊙＾⊙ 数据清洗的方法包括：1.处理缺失值；2.删除重复项；3.处理离群值；4.格式和类型转换；5.数据归一化；6.数据集成；7.数据转换；8.数据简化。以下分别对这8类方法进行介绍。1.处理缺失值处最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他
ゃōゃ 所谓的清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的；在数据清洗的过程中、主要需要处理的有缺失值、异常值和重复2.1 删除缺失值2.2 填充缺失值2.2 自定义填充值2.3 插值3 缺失值运算1 缺失值判断与统计对数据而言，缺失值分为两种，一种是Pandas中的空值，另一种是自定义的缺失值(有值，但我们
百度试题题目数据清洗的主要内容包括( )。A.缺失值清洗B.格式内容清洗C.逻辑错误清洗D.重复数据清洗相关知识点：解析A,B,C,D 反馈收藏6. 异常值清洗6.1 异常值检查方法(3σ原则、箱线图分析) 6.1.1 基于统计分析6.1.2 3σ原则6.1.3 箱线图分析6.2 数据光滑处理(分箱、回归) 6.3 异常处理方法7. 缺失值清
方法1:当缺失数据较少时直接删除相应样本方法2:对缺失数据进行插补方法3:使用对缺失数据不敏感的分析方法，如决策树。【例7.1】mice包使用> library(mice)现在我们知道了数据集中存在缺失值，处理缺失值有两种方法1、删除2、填充首先过滤下有多少缺失值# 方法一data[data['per_money'].isnull()==False] # 方法二data[data['per_m
