根据课程资料/数据预处理/北京地区信息.csv和..//天津地区信息.csv中的数据进行预处理操作,包括:(1)检查重复数据,(2)检查缺失值,(3)检查异常值 的anaconda代码
时间: 2024-10-08 10:18:17 浏览: 14
首先,预处理CSV文件通常需要使用Pandas库,这是Python数据分析的一个核心工具。在Anaconda环境中,你可以按照以下步骤进行:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载两个CSV文件
data_bj = pd.read_csv("北京地区信息.csv")
data_tj = pd.read_csv("天津地区信息.csv")
# 检查重复数据
# 对于北京地区数据
duplicates_bj = data_bj.duplicated()
print(f"北京地区重复数据: {duplicates_bj.sum()}行")
# 对于天津地区数据
duplicates_tj = data_tj.duplicated()
print(f"天津地区重复数据: {duplicates_tj.sum()}行")
# 检查缺失值
# 获取北京地区数据的缺失值统计
missing_values_bj = data_bj.isnull().sum()
print(f"北京地区缺失值: \n{missing_values_bj}")
# 获取天津地区数据的缺失值统计
missing_values_tj = data_tj.isnull().sum()
print(f"天津地区缺失值: \n{missing_values_tj}")
# 检查异常值
# 可能会采用描述性统计或箱线图识别潜在的异常值,这里我们简单计算均值和标准差作为参考
mean_bj = data_bj.mean()
std_bj = data_bj.std()
# 使用条件筛选找出显著偏离平均值的数据点
outliers_bj = (data_bj - mean_bj).abs() > 3 * std_bj
print(f"北京地区可能的异常值: \n{data_bj[outliers_bj]}")
# 同样地,对天津地区数据做同样的处理
mean_tj = data_tj.mean()
std_tj = data_tj.std()
outliers_tj = (data_tj - mean_tj).abs() > 3 * std_tj
print(f"天津地区可能的异常值: \n{data_tj[outliers_tj]}")
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