python 数据清洗
时间: 2023-08-21 10:15:12 浏览: 50
数据清洗是在数据处理过程中的一项重要任务,它包括处理数据中的重复观测、缺失值和异常值等问题。在Python中,可以使用不同的方法来进行数据清洗。
引用\[1\]中的代码展示了如何检测和处理缺失值。在这个例子中,使用了pandas库来生成一个包含缺失值的数据序列,并使用isnull()函数来检测缺失值。接着使用fillna()函数来处理缺失值,可以选择用特定的值或者前一行/后一行的值来填充缺失值。
引用\[2\]提供了一个数据清洗的大纲,包括常用的数据清洗方法和策略。其中包括处理重复观测、缺失值和异常值的方法。
引用\[3\]展示了使用插值法来处理缺失值的示例代码。在这个例子中,使用了pandas库的fillna()函数,并选择了不同的插值方法来填充缺失值。
综上所述,Python提供了丰富的工具和方法来进行数据清洗,可以根据具体的需求选择合适的方法来处理数据中的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数据清洗 | 常用的数据清洗方法](https://blog.csdn.net/GODSuner/article/details/114447458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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