pandas 数据预处理
时间: 2023-08-31 12:10:08 浏览: 59
引用中提到,pandas数据预处理配套的数据是原始数据,下载自泰迪杯睿思数据的网站。而参考文献中提到了pandas提供的drop_duplicates方法,用于去除DataFrame或Series类型中的重复值,它不会改变数据的原始排列,并且代码简洁运行稳定。该方法有多个参数可设置,包括subset用于指定列名,keep用于决定保留哪一个重复值,inplace用于指定是否在原始数据上进行操作等。除此之外,引用中提到pandas还提供了cut函数,用于对连续型数据进行等宽离散化。cut函数可以将数据的值域分为具有相同宽度的区间,并可以指定区间的个数或由数据本身的特点决定。该函数也有多个参数可设置,包括bins用于指定区间的个数,right用于指定区间是否包含右边界,labels用于指定区间的标签等。
综上所述,pandas数据预处理涉及到去除重复值以及对连续型数据进行等宽离散化的操作。你可以根据具体需求选择适合的方法进行数据预处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas数据预处理数据](https://download.csdn.net/download/monk_donot_know/10916442)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用 pandas 进行数据预处理](https://blog.csdn.net/weixin_42837961/article/details/104276607)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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