使用Pandas处理百万级别数据集的缺失值与异常值：实践与技巧

使用Pandas处理百万级别数据集的缺失值与异常值：实践与技巧

引言

在大数据时代，处理大量数据成为数据科学和机器学习中的一项重要任务。无论是在数据预处理、特征工程，还是模型训练和验证的过程中，数据的质量直接决定了结果的准确性和可靠性。而在现实的业务场景中，数据往往充满了缺失值和异常值，这给数据分析带来了不小的挑战。

在众多数据处理工具中，Pandas 凭借其高效、灵活的特性，成为了数据分析的首选库之一。对于百万级别的大数据集，Pandas提供了一系列高效的函数来处理缺失值和异常值。本文将结合实际案例，深入讲解如何使用Pandas处理数据中的缺失值与异常值，并提供一些实践中的技巧。

目录

1. 缺失值与异常值概述
2. Pandas简介
3. 处理缺失值的方法
   • 查找缺失值
   • 删除缺失值
   • 填充缺失值
4. 处理异常值的方法
   • 定义异常值
   • 查找异常值
   • 处理异常值
5. 在百万级别数据集上的优化技巧
6. 总结与实践建议

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