学习笔记(23):Python数据清洗实战-异常值处理

最新推荐文章于 2024-10-31 14:10:52 发布

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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

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了解异常值的概念及其对项目分析的影响，掌握使用箱线图法和分布图判断异常值的方法，学习异常值处理策略如盖帽法和数据离散化。

部署运行你感兴趣的模型镜像

立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26990/361135?utm_source=blogtoedu

异常值的处理：

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
异常值一般用过箱线图法（分位差法）或者分布图（标准差法）来判断
异常值往往采取盖帽法或者数据离散化

一些细节：

分位差 = 上四分位数 - 下四分位数

上界 = 上四分位数 + 1.5 * 分位差

下界 = 下四分位数 - 1.5 * 分位差

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Python数据清洗-异常值处理

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python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)

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对了，各位看官，小生才情有限，笔墨之间难免会有不尽如人意之处，还望多多包涵，不吝赐教。让我们一起探索新奇的事物，分享生活的点滴，让这个小角落成为我们共同的精神家园。这里不仅有好玩的内容和知识等着你，还特别欢迎你畅所欲言，分享你的想法和见解。你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。记住，干净的数据是良好分析的基础，花时间在这上面总是值得的！

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