python数据挖掘预测中如何对数据进行自动异常值处理剔除空值等操作

在Python中，可以使用pandas库来对数据进行自动异常值处理、剔除空值等操作。以下是一些常用的方法：

1. 异常值处理

- 基于3σ原则的异常值处理

import numpy as np
import pandas as pd

def remove_outlier(df, col_name):
    """
    基于3σ原则的异常值处理
    """
    mean_value = df[col_name].mean()
    std_value = df[col_name].std()
    outlier = mean_value + 3 * std_value
    df = df[df[col_name] <= outlier]
    return df

- 基于箱线图的异常值处理

import numpy as np
import pandas as pd

def remove_outlier(df, col_name):
    """
    基于箱线图的异常值处理
    """
    Q1 = df[col_name].quantile(0.25)
    Q3 = df[col_name].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    outlier_min = Q1 - 1.5 * IQR
    outlier_max = Q3 + 1.5 * IQR
    df = df[(df[col_name] >= outlier_min) & (df[col_name] <= outlier_max)]
    return df

2. 空值处理

- 删除空值

import pandas as pd

def drop_na(df):
    """
    删除空值
    """
    df = df.dropna()
    return df

- 填充空值

import pandas as pd

def fill_na(df, col_name, method='mean'):
    """
    填充空值
    """
    if method == 'mean':
        mean_value = df[col_name].mean()
        df[col_name] = df[col_name].fillna(mean_value)
    elif method == 'median':
        median_value = df[col_name].median()
        df[col_name] = df[col_name].fillna(median_value)
    elif method == 'mode':
        mode_value = df[col_name].mode()
        df[col_name] = df[col_name].fillna(mode_value)
    return df

以上是一些常用的方法，根据具体情况选择合适的方法进行数据清洗。