异常值又称之为离群值(outliers): 也称逸出值,是指在数据中有一个或几个数值与其他数值相比差异较大。 a、小于 Q1 - 1.5(Q3-Q1) ,或大于 Q3 + 1.5(Q3-Q1)的值称为outliers。 b、IQR代表四分位数间距,IQR=(Q3-Q1) ①通过describe()函数描述数据集的基本情况 ②通过箱型图boxplot查看数据分布情况 ③...
直接对不一致的数据进行挖掘,可能会产生于实际相违背的挖掘结果。 3.2数据特征分析 对数据进行质量分析以后,接下来可通过绘制图表,计算某些特征等手段进行数据结构的特征分析。 分布分析:分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。对于定量数据,欲了解其分布形式是对称的还是非对称的,发现某些特大或者特小的可疑值,可通...
本书面向大数据应用型人才,以任务为导向,系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章,第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用,涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块,较为系统地阐述Python数据分析的方法;第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块,并以此进行...
数据预处理是数据挖掘的第一步,主要包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等。 1. 数据导入与初步查看 python 复制代码 import pandas as pd # 导入数据 www.yunduaner.com/oMnyo7/ data = pd.read_csv('data.csv') # 查看数据前5行 print(data.head()) ...
函数式编程(主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成)Python数据分析常用库: Python数据挖掘相关扩展库 NumPy 提供真正的数组,相比Python内置列表来说速度更快,NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库,内置函数处理数据速度是C语言级别的,因此使用中应尽量使用内置函数。
1 背景与目标分析 通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征,构建窃漏电用户的识别模型。以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2 数据探索分析及数据预处理 2.1 数据特征分析 根据文中表6-4及6-5的用电电量数据,进行分析。 excelfile = pd.ExcelFile('pic.xlsx') ...
Python数据分析与挖掘实战的创作者 ··· 张良均 作者 王路 作者 作者简介 ··· 张良均 ,资深大数据挖掘专家和模式识别专家,高级信息项目管理师,有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与...
python_数据分析与挖掘实战_画图 importpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt catering_sale="../../data/catering_sale.xls"data= pd.read_excel(catering_sale, index_col ='日期')#print(data.describe())plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']...
《Python数据分析与挖掘实战》是2020年机械工业出版社出版的图书。内容简介 本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，...