在处理数据时,可能会遇到数据类型不一致的问题。例如,通过爬虫采集到的数据都是整型的数据,在使用数据时希望保留两位小数点,这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 创建 Pandas数据对象时,如果没有明确地指出数据的类型,则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 1.4.1 在使用构造方法中的...
0. 数据预处理基础概念 1、噪声数据&不完整数据&不一致数据 (1)噪声数据:指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据 (2)不完整数据:指感兴趣的属性没有值 (3)不一致数据:指数据内涵出现不一致情况(eg.同一部门编码在不同表中出现不同值) 2、数据预处理主要包括: 数据清洗(data cleaning):指消除数据中存...
一,数据不完整,即数据中存在缺失值,对于缺失值的处理主要有以下几种方法: # 删除存在缺失值的记录 , 如果样本数据量比较大,缺失信息较少,删除少量的缺失,是可以接受;但如果样本数据比较大,缺失也比较大的情况,或样本数据量本身比较小,删除缺失的信息对数据挖掘结果来说可能得到不可靠的结论; # 不处理缺失信息,直...
'''数据清洗---异常值处理'''importnumpy as npimportpandas as pd df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4) * 4 + 3)print(df)#离差标准化df_norm = (df - df.min()) / (df.max() -df.min())print(df_norm)#标准差标准化df_norm = (df - df.mean()) /df.std()print(df_norm) ...
现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理,噪声数据处理,以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。 遗漏数据处理 假设在分析一个商场销售数据时,发现有多个记录中的属性值为空,如顾客的收入属性,则对于为空的属性值,可以采用以下方法进行遗漏数据处理。
AI大模型三大要素之一大数据:第四节:数据预处理之数据清洗 - 航淳技术于20240417发布在抖音,已经收获了51个喜欢,来抖音,记录美好生活!
现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理,噪声数据处理,以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。 遗漏数据处理 假设在分析一个商场销售数据时,发现有多个记录中的属性值为空,如顾客的收入属性,则对于为空的属性值,可以采用以下方法进行遗漏数据处理。
数据,是信息化的核心内容。数据清洗, 是整个信息化实施过程中不可缺少的一个环节,其结果质量直接关系到整个信息化的最终实施效果。在实际操作中,数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。 一、预处理阶段 预处理阶段主要做两件事情: 一是将数据导入原始容器。一般是使用数据库的形式,我们称之为原始库。
大数据预处理之数据清洗 现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理,噪声数据处理,以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。 遗漏数据处理 假设在分析一个商场销售数据时,发现有多个记录中的属性值为空,如顾客的收入属性,则对于为空的属性值,可以采用以下方法进行...
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