数据预处理——数据清洗、异常值与重复数据的检测

最新推荐文章于 2023-12-22 03:05:34 发布
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#数据清洗

数据预处理（Data Preprocessing）

Where are data from?

Why Data Preprocessing?

How to handle missing data?

Ou

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数据清洗与去重：确保训练数据集的纯净与有效性
AI天才研究院
03-11 461
1. 背景介绍 1.1 数据的重要性 在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为了各个行业的核心驱动力。无论是金融、医疗、教育还是互联网行业，数据都在发挥着越来越重要的作用。特别是在人工智能领域，数据的质量直接决定了模型的性能和实际应用效果。 1.2
第2篇：数据预处理——清洗、转换与特征工程
最新发布
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-06 591
数据预处理是AI和机器学习项目中不可或缺的一步。通过数据清洗、转换和特征工程，可以显著提升数据的质量和模型的性能。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你在实际项目中更好地处理数据。接下来，我们将继续深入机器学习的基础知识，探索线性回归与逻辑回归的应用。
数据分析之重复值处理
bj_109的博客
12-08 2830
最常用drop_duplicates()函数，它把行相同的多余的重复的数据去除，直接在对象中使用该函数即可，它会返回去除重复值后的对象。 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 4, 5], 'B': [5, 6, 5, 8, 9], 'C': [1, 2, 1, 4, 5], ...
数据清洗之 重复值处理
若尘的博客
04-19 5134
数据清洗重复值处理
EXCEL【数据处理之数据清洗——重复数据处理】
hdn_kb的博客
11-27 5127
2、条件格式法(只重复值标记进行标记)：开始 —> 条件格式 —>突出显示单元格规则 —>重复值 标记之后进行重复值删除：数据 —> 数据工具 —> 删除重复项 ...
数据清洗：重复值识别和处理方法
sinat_41928169的博客
04-27 6322
除了Pandas可用来做重复值识别和处理外，也可以使用Numpy中的unique()方法，该方法返回其参数数组中所有不同的值，也可以使用Python自带的内置函数set方法，该方法返回唯一元素的集合。去重是重复值处理的主要方法，只保留唯一数据记录。《Python数据分析与数据化运营》宋天龙。
数据挖掘：数据清洗——异常值处理
01-20
在这个过程中，数据清洗是非常重要的步骤，特别是异常值处理，因为异常值可能会严重影响分析结果的准确性和可靠性。异常值，又称为离群点，是数据集中显著不同于其他数据的观测值。离群点不等同于噪声，噪声通常指的...
机器学习之数据预处理——数据清洗(缺失值、异常值和重复值的处理)
qq_50675813的博客
12-07 3008
机器学习之数据预处理——数据清洗缺失值、异常值和重复值的处理基础知识数据列缺失的4种处理方法丢弃补全真值转换法不处理 基础知识 在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值，异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃，填充，替换，去重等操作，实现去除异常，纠正错误，补足缺失的目的。 数据缺失分为2种： 行记录的缺失，这种情况又称为数据记录丢失； 数据列值的丢失，即由于各种原因导致的数据记录种某些列的值缺失。 这里重点讨论数据列类型缺失值的处理 数据列缺失的4种处理方法 丢弃 补全 相对于丢弃而言，补全是更加常用
数据预处理——简单函数变换.rar
07-31
4. 异常值检测与处理：通过统计方法（如Z-score、IQR）识别异常值，并决定是否剔除或修正。 5. 特征编码：对分类变量进行独热编码或标签编码。 6. 特征选择：基于相关性、互信息等指标选择最相关的特征，减少噪声...
9.17学习笔记（重复值处理、数据清洗）
weixin_43621813的博客
09-17 272
pandas的duplicated()判断重复值记录 pandas的drop_duplicates()删除数据记录，可指定特定列或全部 numpy中unique()返回所有不同的值，且按照从小到大的顺序 set()，python自带内置函数，也能返回唯一元素的集合 示例：重复值处理 import pandas as pd data1=['a',1] data2=['a',1] data3=['b'...
菜鸟心得1 - 在数据清洗过程中使用excel对重复数据进行处理
SkylarZ的博客
12-21 492
在数据清洗过程中使用excel对重复数据进行处理 方法一： 开始 - 条件格式 - 突出显示单元格规则 - 重复值 注：此法可以用特殊颜色标记出重复值或唯一值 方法二： 使用countif函数，进行两种重复标记 第一种：countif(A:A,A2) - 此列得到A列中有哪些项是重复的且重复了几次 第二种：countif(A$2:A2,A2) - 此列中结果为1的项即唯一项（本质上是进行计数过程） 方法三： 高级筛选法： 数据 - 排序和筛选 - 高级 - 将筛选结果
数据处理之数据去重
w_shuo的博客
10-26 1969
基本方法： Pandas中数据去重一般是用duplicated()和drop_duplicates()两个方法进行相结合 函数介绍： duplicated 返回一个布尔向量，其长度为行数，表示行是否重复。 drop_duplicates 删除重复的行。 用法示例： movies_df.shape (45463, 2) movies_df.duplicated(['id', 'title']).sum() #返回重复项总数 30 movies_df.drop_duplicates(['id'], in
如何清洗缺失值和重复值?
zy1992As的博客
08-15 273
在大数据中，清洗缺失值(Missing Values)和重复值(Duplicate Values)是数据预处理的关键步骤之一，以确保数据的质量和准确性。下面笔者将为大家详细说明如何在Python中进行缺失值和重复值的清洗，并附上一些示例代码。另外，还可以使用更高级的方法来处理缺失值和重复值，如使用统计方法进行插值、使用机器学习模型进行填充等。1.删除缺失值： 可以选择直接删除包含缺失值的行或列。但是，如果缺失值较多，删除可能会导致数据丢失。处理缺失值的一般方法有删除缺失值、填充缺失值以及插值等。
字符串类型
weixin_30458043的博客
04-18 151
目录 一、字符串(str) 1.1 作用 1.2 定义 二、如何用 一、字符串(str) 1.1 作用 表示名字、爱好 1.2 定义 字符串相当于一根羊肉串。而字符串就是一串被串起来的字符，在单引号、双引号或三引号内包裹的一串字符。需要注意的是：三引...
大数据质量管理：数据清洗与校验
AI天才研究院
12-22 1676
1.背景介绍 大数据时代，数据已经成为企业和组织中最宝贵的资源之一。大数据的产生和应用不仅提高了企业和组织的竞争力，还带来了大量的数据质量问题。数据质量问题不仅会影响数据分析和决策的准确性，还会影响企业和组织的盈利能力。因此，大数据质量管理成为企业和组织在大数据应用中不可或缺的一部分。数据清洗和校验是大数据质量管理的重要组成部分，它们可以帮助企业和组织提高数据质量，降低数据质量问题带来的成本。 ...
数据清洗和预处理详解
鸿蒙开发知识记录
02-24 1万+
数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步)，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。 人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。 那么，应...
数据预处理—数据清洗（3）—重复值处理
weixin_42831571的博客
12-06 3402
3.1.3重复值处理 数据去重是处理重复值的主要方法，但如下几种情况慎重去重 样本不均衡时，故意重复采样的数据 分类模型，某个分类训练数据过少，可以采取简单复制样本的方法来增加样本数量 重复记录用户检测业务规则问题 事务型数据，尤其与钱相关的业务场景下出现重复数据时，如重复订单，重复出库申请 3.1.4数据去重API dataframe.duplicated() # 判断重...
数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理-2代码实操
sinat_22510827的博客
07-12 1万+
3.1 数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理-2代码实操说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.1 数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理-2 代码实操部分”。-----------------------------下面是正文内容--------------------------缺失值处理对于缺失值的处理上，主要配合使用sklearn.preprocessing中的Impu...
20.数据预处理之重复值处理
热门推荐
识物专栏
02-09 3万+
数据清洗一般是现从重复值和缺失值开始处理的 重复值一般采用删除法来处理 但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等 #使用duplicated()方法判断数据是否重复 df[df.duplicated()] np.sum(df.duplicated()) df.drop_duplicates() df.drop_duplicates(subset=['appname','size...
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