完成某地区二手房情况数据清洗,要求如下: a. 检测缺失值,发现缺失值将其删除; b.检测重复值,发现重复值将其删除; c.检测异常值,发现异常值将其删除。
时间: 2023-06-18 14:08:16 浏览: 64
好的,下面是针对这个任务的建议:
a. 检测缺失值并删除:可以使用 Pandas 库中的 isnull() 函数来检测缺失值,并使用 dropna() 函数删除包含缺失值的行或列。
b. 检测重复值并删除:使用 Pandas 库中的duplicated()函数检测重复值,并使用 drop_duplicates() 函数删除重复值所在的行。
c. 检测异常值并删除:可以使用箱线图(boxplot)检测异常值。对于每个特征,找出超过上下四分位距1.5倍的数据点,并将其删除。
综上所述,以下是一些Python代码,可用于完成数据清洗:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 检测缺失值并删除
data.dropna(inplace=True)
# 检测重复值并删除
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 检测异常值并删除
for feature in data.columns:
Q1 = data[feature].quantile(0.25)
Q3 = data[feature].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
data = data[(data[feature] > lower_bound) & (data[feature] < upper_bound)]
```
需要根据实际情况进行调整和修改,但以上代码可以作为一个基本的框架,帮助你完成数据清洗。