Jupyter Notebook中的数据清洗与数据预处理

# 1. 简介

- 什么是Jupyter Notebook
- 数据清洗和数据预处理的重要性

# 2. 数据导入与查看

- 使用Jupyter Notebook导入数据
- 查看数据的基本信息
- 数据集的描述性统计

# 3. 数据清洗

数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，它包括处理数据中的缺失值、重复值和异常值，以确保数据质量和准确性。

- **缺失值处理**

缺失值是数据分析中常见的问题，可以通过填充、删除或插值等方式进行处理。在Jupyter Notebook中，我们可以使用pandas库来处理缺失值。下面是一个示例代码：

# 使用均值填充缺失值
df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)

# 删除含有缺失值的行
df.dropna(axis=0, inplace=True)

- **重复值处理**

重复值可能影响数据的准确性，可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法来删除重复值。示例代码如下：

df.drop_duplicates(inplace=True)

- **异常值处理**

异常值是与大多数观测结果不一致的观测结果，可以通过设定阈值、箱线图等方法识别和处理异常值。示例代码如下：

# 根据箱线图识别异常值
Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 将超出范围的值替换为上下界
df['column'] = np.where(df['column'] > upper_bound, upper_bound, df['column'])
df['column'] = np.where(df['column'] < lower_bound, lower_bound, df['column'])

数据清洗是保证数据质量的关键步骤，通过在Jupyter Notebook中应用上述方法，我们可以有效地清洗数据，为后续的数据处理和分析工作打下良好的基础。

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