缺失值 异常值 处理 python
时间: 2023-09-10 21:03:49 浏览: 137
python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)
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缺失值和异常值是在数据处理中常见的问题,以下是用Python处理缺失值和异常值的常见方法:
缺失值处理:
1. 删除法:可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。
2. 插补法:可以使用fillna()函数填充缺失值。常见的填充方法有:用均值、中位数、众数填充;用前后值填充;使用插值方法填充等。
3. 数据预测法:对于缺失较多的特征,可以使用已有特征进行预测填充,如回归模型、随机森林等。
异常值处理:
1. 删除法:可以使用过滤条件将异常值删除,如通过设置阈值或范围进行筛选。
2. 替换法:可以使用中位数或平均值等代替异常值。
3. 离群点检测法:可以使用统计方法(如Z-score方法)或机器学习方法(如聚类分析、离群点检测算法等)来识别和处理异常值。
Python的常用库和函数来处理缺失值和异常值包括:
1. Pandas库:使用dropna()函数删除缺失值,使用fillna()函数填充缺失值。
2. NumPy库:使用np.isnan()函数判断是否为缺失值,使用np.median()函数求中位数来替换异常值。
3. Scikit-learn库:提供了一些离群点检测方法,如IsolationForest、LocalOutlierFactor等。
总之,处理缺失值和异常值是数据分析和机器学习中重要的一步,Python提供了丰富的库和函数来处理这些问题,根据具体情况选择合适的方法进行处理。
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