数据预处理异常值和缺失值

在数据预处理过程中，异常值和缺失值是常见的问题。异常值指的是数据中的一些极端值，它们可能是数据收集或记录时的错误，也可能是真实存在的异常点。缺失值则是指数据中缺少某些值的情况，可能是由于数据获取不完整或数据记录错误等原因导致。

针对异常值和缺失值，通常需要进行如下处理：

1. 异常值处理：可以通过查看数据分布、使用统计方法（如均值、中位数、标准差等）来检测和处理异常值。一些常用的方法包括：删除异常值，将其替换为均值或中位数，或者使用插值等方法填充异常值。

2. 缺失值处理：可以使用一些方法来填充缺失值，例如使用均值或中位数填充、使用插值法填充、使用回归模型进行预测等。在进行填充之前，需要先分析缺失值的类型和缺失的原因，以选择最合适的填充方法。

需要注意的是，在进行异常值和缺失值处理时，需要谨慎选择处理方法，以避免对数据造成更大的影响。