数据预处理掌握数据合并的基本原理与方法 2、掌握数据清洗的基本方法 3、掌握数据标准化方法 4、掌握数据转换的常用方法
时间: 2023-06-26 20:05:02 浏览: 149
1. 数据合并的基本原理与方法:
数据合并是将多个数据集按照某个共同的字段进行合并,使得数据集中包含更多的信息。常见的数据合并方法有 inner join、left join、right join、full outer join 等。其中,inner join 会保留所有在两个数据集中都存在的字段,而 left join 和 right join 则会分别保留左侧和右侧数据集中的全部字段,同时在另一个数据集中找不到对应值的字段填补为 null。full outer join 则会保留两个数据集中所有的字段,如果在其中一个数据集中找不到对应值,则填补为 null。
2. 数据清洗的基本方法:
数据清洗是指对数据进行处理,以去除数据集中的错误、缺失、重复等问题。常见的数据清洗方法包括:去重、填充缺失值、删除缺失值、异常值处理、数据类型转换等。其中,去重可以使用 pandas 中的 drop_duplicates() 方法实现;填充缺失值可以使用 fillna() 方法实现;删除缺失值可以使用 dropna() 方法实现;异常值处理可以使用统计学方法或可视化方法进行处理。
3. 数据标准化方法:
数据标准化是指将数据按照一定的比例缩放,以便于不同尺度的数据进行比较。常见的数据标准化方法包括:min-max 标准化、z-score 标准化等。其中,min-max 标准化是将数据缩放到 [0, 1] 的范围内,公式为:(x - min) / (max - min);z-score 标准化是将数据缩放到均值为 0,标准差为 1 的范围内,公式为:(x - mean) / std。
4. 数据转换的常用方法:
数据转换是指将数据按照一定的规则进行转换,以便于数据分析和建模。常见的数据转换方法包括:哑变量编码、数值分箱、特征缩放等。其中,哑变量编码是将分类变量转换为数值型变量,以便于建模,例如使用 pandas 中的 get_dummies() 方法实现;数值分箱是将连续变量离散化,以便于建模,例如使用 pandas 中的 cut() 方法实现;特征缩放是将数据按照一定比例缩放,以便于不同尺度的数据进行比较,例如使用 sklearn 中的 StandardScaler() 方法实现。
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