DC数据清理（pandas、seabron）

最新推荐文章于 2022-02-15 15:27:58 发布
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#数据清理

本文介绍了如何使用Pandas和Seaborn进行数据清理，包括格式转换、处理缺失数据、异常数据和数据标准化。通过实战操作展示了对年龄、时间等字段的清洗和可视化过程，如将时间字符串转化为日期类型，并利用箱线图识别并处理离群点。

格式转换

数据的原始储存形式未必适合Python的数据处理

例如：时间，字符串转其他

缺失数据

每条数据都可能在某些属性值上缺失

怎样应对缺失数据

忽略有缺失数据的记录

直接把值标记成未知

利用平均值、最常出现的值等去填充（有很多复杂的方法。）

异常数据

出现不符合常识的数据（异常挖掘）

处理方式类比缺失数据

数据标准化

US、USA、united states------>美国（USA）

住址范围（经纬度不同，但是同一个城市。）

工具Pandas：主要的数据格式是datafram   Seaborn：数据可视化

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