机器学习：7个步骤-2-数据预处理-异常值处理

一燊芊芊

于 2020-11-20 19:17:28 发布

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分类专栏：机器学习大数据 python 文章标签：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38689232/article/details/109857224

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本文介绍了在数据预处理阶段如何判断和处理异常值，包括字符串型和数值型数据的异常值检测。针对数值型数据，通过均值和标准差、上四中位数和下四中位数以及箱线图进行异常值分析。最后，文章提到了一种常见的异常值处理方法，即用数据的最大最小值替换异常值。

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异常值的判断

字符串型

# 这是使用语法,模糊匹配
train_data['Sex'][2] = 'qqqzzz'
print(train_data['Sex'][2])
print(1, ' = '*50 + '\n', "是否有包含q或者z的值：", any(train_data['Sex'].str.contains('q|z')))

# 也可以用正则
re_par = 'q|z'
print(2, ' = '*50 + '\n', "是否有包含q或者z的值：", any(train_data['Sex'].str.contains(re_par)

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