數據分析——利用pandas庫進行數據的清洗與處理

數據清洗與準備 有時候數據對於特定的任務來說格式並不正確，需要轉化爲更加適合的數據形式。這裏介紹數據清洗的有關基礎知識。 文章目錄 數據清洗與準備 一.過濾缺失值 二.補全缺失值 三.數據轉換 1.刪除重複值 2.使用函數或映射進行數據轉換 3.替代值 4.重命名軸索引 5.離散化和分箱 6.檢查和過濾異常值 7.置換和隨機抽樣 8.計算指標/虛擬變量 一.過濾缺失值 缺失數據在很多數據分析應用中

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