数据查看是特征工程的第一步,列举出 10 个常用的数据查看方法,并分别说明其作用
时间: 2024-02-29 17:54:54 浏览: 15
1. head()方法:用于查看数据集的前几行,默认是前5行。通过该方法可以快速了解数据集的基本情况,包括数据类型、缺失值、异常值等。
2. tail()方法:用于查看数据集的最后几行,默认也是后5行。该方法和head()方法作用相似,可以帮助我们快速了解数据集的基本情况。
3. info()方法:用于查看数据集的基本信息,包括每列的名称、数据类型、非空值数量、占用内存等。通过该方法可以查看数据集的基本结构和缺失值情况。
4. describe()方法:用于查看数据集的基本统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。通过该方法可以了解数据集的分布情况和异常值情况。
5. value_counts()方法:用于查看某一列的取值情况及其出现次数。该方法可以帮助我们了解某一列的分布情况,特别适用于分类型变量。
6. isnull()方法:用于查看数据集中的缺失值情况,可以返回每个元素是否为缺失值。
7. corr()方法:用于查看数据集中各列之间的相关系数。通过该方法可以了解各列之间的线性关系,特别适用于特征选择和降维。
8. groupby()方法:用于对数据集进行分组,可以对分组后的数据进行聚合操作。通过该方法可以了解各组之间的数据分布情况。
9. pivot_table()方法:用于对数据集进行透视表操作,可以将数据按照不同的维度进行汇总。通过该方法可以了解各维度之间的数据关系。
10. sample()方法:用于从数据集中随机抽取样本。通过该方法可以了解数据集的随机性和稳定性,可以帮助我们评估模型的泛化能力。
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数据查看是特征工程的第一步,列举出 5 个常用的数据查看方法,并分别说明其作用
1. head()方法:用于查看数据集的前几行,默认是前5行。通过该方法可以快速了解数据集的基本情况,包括数据类型、缺失值、异常值等。
2. tail()方法:用于查看数据集的最后几行,默认也是后5行。该方法和head()方法作用相似,可以帮助我们快速了解数据集的基本情况。
3. info()方法:用于查看数据集的基本信息,包括每列的名称、数据类型、非空值数量、占用内存等。通过该方法可以查看数据集的基本结构和缺失值情况。
4. describe()方法:用于查看数据集的基本统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。通过该方法可以了解数据集的分布情况和异常值情况。
5. value_counts()方法:用于查看某一列的取值情况及其出现次数。该方法可以帮助我们了解某一列的分布情况,特别适用于分类型变量。
请列举5种数据预处理方法,并简要说明
1. 数据清洗:数据清洗是指识别、纠正或删除数据集中的脏数据、缺失值、重复数据和错误数据。这是数据挖掘中最基本的预处理步骤。
2. 缺失值处理:缺失值处理是指将数据集中的缺失值进行填充或删除。常用的方法包括使用平均值、中位数或众数填充数值型数据的缺失值,使用最近邻居法填充分类型数据的缺失值,以及使用插值法进行缺失值的填充。
3. 数据变换:数据变换是指将原始数据进行转换,以便更好地适应挖掘算法的要求。例如,可以对数据进行对数、指数、平方等函数变换,或者进行标准化、归一化等线性变换。
4. 特征选择:特征选择是指从原始数据集中选择最有价值的特征,以便构建更好的模型。常用的方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
5. 数据集成:数据集成是指将来自多个数据源的数据进行合并,以便进行更全面和准确的分析。常用的方法包括数据层面的集成、应用程序层面的集成和用户层面的集成。