AIS数据清洗 python

在Python中，可以使用pandas库来进行AIS数据清洗。其中，pandas.get_dummies()函数可以用于进行哑变量处理。该函数的参数包括data（要进行哑变量处理的数据）、prefix（哑变量的前缀，默认为None）、prefix_sep（哑变量前缀与原始列名之间的分隔符，默认为下划线）、dummy_na（是否为NaN值创建哑变量，默认为False）、columns（要进行哑变量处理的列，默认为None）、sparse（是否使用稀疏矩阵表示哑变量，默认为False）和drop_first（是否删除第一个哑变量，默认为False）\[1\]。

另外，还可以使用其他库进行数据清洗，比如使用matplotlib库进行箱型图分析和异常值处理。可以定义一个函数来识别和处理异常值，该函数可以计算出上界和下界，然后将超过上界的值设置为上界，低于下界的值设置为下界。可以使用quantile()函数来计算分位数，然后根据1.5倍的IQR（四分位距）来确定上界和下界。最后，可以使用loc\[\]函数来对异常值进行替换\[3\]。

综上所述，可以使用pandas库的get_dummies()函数进行哑变量处理，以及使用matplotlib库进行箱型图分析和异常值处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python大数据的数据清洗和准备（对缺失值的处理，对重复数据的处理，对异常值的处理，数据转换）](https://blog.csdn.net/qq_51269815/article/details/121502431)[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]
- *2* [AIS数据压缩-改进的DP算法（Improved DP algorithm）](https://blog.csdn.net/John_zsz/article/details/127074531)[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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