读取来聘人员信息数据,将数值型缺失值填补为其对应特征的均值,将年龄特征的异常值替换为“未知”
时间: 2024-03-10 16:46:03 浏览: 175
招聘信息爬取与分析
好的,你的问题是数据处理方面的。针对你的问题,我可以给出以下步骤:
1. 读取来聘人员信息数据,可以使用 Pandas 库的 read_csv() 方法,指定文件路径和分隔符等参数即可。
2. 对数值型缺失值进行填补,可以使用 Pandas 库的 fillna() 方法,将缺失值填充为其对应特征的均值。代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('path/to/data.csv', sep=',')
# 缺失值填充
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
```
3. 对年龄特征的异常值进行替换,可以使用 Pandas 库的 loc[] 方法,结合布尔索引进行替换。代码示例:
```python
# 年龄异常值替换
df.loc[df['age'] < 0, 'age'] = '未知'
```
需要注意的是,以上代码只是示例,具体的实现还需要根据你的数据情况进行调整。
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