学习笔记(56):Python数据清洗实战-异常值处理

最新推荐文章于 2025-01-29 19:37:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-01-29 19:37:25 发布 · 269 阅读

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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

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2025年课程设计机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)

斌擎科技

10-05

9573

10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。

大数据领域数据清洗的技术应用案例

最新发布

AI开发架构师

09-03

1064

想象你在厨房做饭：如果买来的蔬菜上沾着泥土、混着烂叶子，直接下锅不仅影响口感，还可能吃坏肚子。数据也是如此——从各个渠道收集来的原始数据（如用户填写的表单、传感器记录的数值、日志文件等），往往存在缺失值（像表格里空着的格子）、异常值（比如"年龄=200岁"的错误）、重复值（同一条信息录了三遍）、格式混乱（日期一会儿是"2023/12/01"，一会儿是"01-12-2023"）等问题。

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Python数据清洗-异常值处理

no matter,try again

08-12

3554

一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值判别为异常值，异常值的出现往往会影响数据整体的趋势，但其出现可以帮助我们发现业务过程中的一些漏洞和特殊情况，含有特别的商业信息和价值。最终我们将分数维度的异常值处理干净。...

python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)

09-18

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

python异常值处理(数据清洗)，含时序数据连续相同值处理

weixin_46713695的博客

08-17

1480

python异常值处理

python缺失值与异常值处理_Python数据清洗-缺失值、异常值、重复值处理

weixin_39722946的博客

11-20

1860

基于《python数据分析与数据运营》的总结与部分代码修正缺失值的处理整体思路：找到缺失值——分析缺失值在整体样本中分布占比及是否具有显著的无规律分布特征——后续使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理——采用哪种处理方式1.丢弃缺失值超过总体的10%以及存在明显数据分布规律或特征的不宜丢弃2.补全统计法：对于数值型数据使用均值、加权均值、中位数等方法补全；对于分类数据使用类别众数最多的值补足模型法...

python实现数据清洗（重复值+缺失值+异常值处理）

数据杂坛

05-22

8875

python实现数据清洗，对重复记录、缺失值、异常值进行检测，并对其进行处理。

Java 大视界 -- Java 大数据在自动驾驶中的数据处理与决策支持（68）

【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！

01-29

3104

本文全面深入地探讨 Java 大数据在自动驾驶领域的数据处理与决策支持应用，涵盖数据采集、存储、分析以及决策模型构建等关键环节，结合丰富案例与详细代码，充分展现其核心价值与关键作用。

【数据分析报告实战】：使用Jupyter Notebook构建Python项目

[【数据分析报告实战】：使用Jupyter Notebook构建Python项目](https://img-blog.csdnimg.cn/d0c84e02f0e9448e95817fa8a3cfd249.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5...

【Python开发者必备】：Jupyter Notebook实战全攻略

[【Python开发者必备】：Jupyter Notebook实战全攻略](https://img-blog.csdnimg.cn/d0c84e02f0e9448e95817fa8a3cfd249.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5oqE5Luj56...

学习笔记(03):Python数据清洗实战-异常值处理

bailian的博客

03-19

519

本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

学习笔记(34):Python数据清洗实战-异常值处理

qq_43526870的博客

02-11

637

本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

python数据清洗工具、方法、过程整理归纳（七、数据清洗之数据预处理（二）——异常值处理、数据离散化处理）

crystal_sugar的博客

02-18

1798

文章目录数据预处理7.3 异常值处理7.4 数据离散化处理数据预处理 7.3 异常值处理 异常值指那些偏离正常范围的值，不是错误值 异常值出现频率较低，但又会对实际项目分析造成偏差 异常值一般用箱线图法（分位差法）或者分布图法（标准差法）来判断 异常值往往采取盖帽法或者数据离散化来解决 df.head() Condition Condition_Desc Price Locatio...

Python的数据清洗

2401_84760161的博客

06-09

2302

数据重复会导致数据的方差变小，使数据分布发生较大变化。数据缺失会导致样本信息减少，在分析过程中，数据存在缺失值不仅会增加数据分析的难度，而且会导致数据分析的结果产生偏差。数据分析过程中存在异常值则会造成数据“伪回归”。因此需要对数据进行检测，查询是否存在重复值、缺失值和异常值，并对数据进行适当的处理。

Python数据清洗

weixin_44717382的博客

02-05

1203

标题异常值的处理 1.将异常值替换为空值，然后删除空值 import pandas as pd data=pd.read_csv('E:\\Pylearning\\test.csv') print(data) data['价格'][data['价格']>1000]=None print(data.dropna()) 2.将异常值替换为空值，然后进行数据插补 data['价格'][data['价格']>1000]=None print(data.fillna(data.mean())) 乱码处

用Python进行数据清洗！

Pythoncxy的博客

09-19

1017

导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。 Python资源共享群：626017123 01 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下...

Python入门——Pandas之数据清洗

Sa_gillian的博客

01-07

558

【代码】Python入门——Pandas之数据清洗。

使用Python进行数据清洗，以及一些常见的数据清洗技巧和最佳实践

m0_57781768的博客

09-26

1万+

首先，让我们了解如何使用Python进行数据统计和摘要。Pandas提供了一些有用的函数来获取数据的摘要统计信息。# 获取数据摘要统计信息# 计算相关系数矩阵。

【python】数据挖掘分析清洗——离群点(异常值)处理方法汇总