在该案例中,首先使用pandas库中的query方法查询数据中是否有异常值。然后通过boxplot方法检测异常值。代码及运行结果如下: 下面以箱形图的方法来进行异常值检测。 三、处理异常值 了解异常值的检测后,接下来介绍如何处理异常值。在数据分析的过程中,对异常值的处理通常包括以下3种方法:(1)最常用的方式是删除。(2)...
使用机器学习算法:一些机器学习算法(如孤立森林、局部异常因子等)可以用于检测和处理异常值。这些算法通过学习数据的正常模式来识别异常值,并且可以处理高维数据。 使用Python库:Python中有许多库可以用于处理异常值,例如Pandas、NumPy和SciPy等。这些库提供了许多有用的函数和方法来处理数据预处理中的异常值。 在处理异常...
三种使用python进行数据异常值预处理方法对比 一、前言 本文利用python代码,涉及了数据预处理环节,目的是去除异常值,涉及的三种方法利用pandas、numpy等等实现,并进行可视化对比,对比各种方法的优劣势。 二、预处理的原始数据 代码如下: from datetime import datetime...
调用fillna() 方法,使用缺失值的上一个或下一个非缺失值对数据表中所有的缺失值进行填补。 由于湿度这一列第一行的数据为空,所以使用缺失值的下一行非缺失值对缺失的数据进行填补。 # 包的导入import pandas as pdimport numpy as np# 读取数据data = pd.read_excel('../../监测点C逐小时污染物浓度与气...
简介:[Python] 数据预处理(缺失值、异常值、重复值) [相关方法参数说明、代码示例、相关概念](三) 1.2.3 使用平均值填补缺失值 调用fillna() 方法,使用每列的平均值对数据表中对应列的缺失值进行填补。 mean(): 获取调用该方法的数据集的一行或一列的平均值。
~~·异常值处理 1、数据读取 导入excel数据,这里的数据来源于“猴子聊人物”所发布的数据资料。 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/14Ulh_S1JqZUAD02-M_3Zlw 提取码:wg18 >>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>data=pd.read_excel('朝阳医院2018年销售数据.xlsx',header=0,sheetname=0)# header表...
以入侵检测数据集中Normal类型的部分数据为例 UNSW_NB15数据集及介绍可见: https://www.cnblogs.com/zywnnblog/p/14635075.html 数据预处理的步骤: 1.填写空缺的值 2.平滑噪声数据 3.识别、删除孤立点 4.解决不一致性 1. 重复值处理 数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理。重复值一般采取删除法来处理但有...
Python数据预处理(微课版)-课件 5.3 异常值处理学习内容1. 检测异常值2. 处理异常值 5.3 异常值处理 异常值是指在数据集中存在的不合理的值,即偏离正常范围的值。比如人的年龄为负数,百分制的学生成绩超过100分,10分制的电影评分超过10分,商品的日销售额超过月销售额等,这些都属于异常值的范围。数据集中的...
而在数据预处理中,处理异常值是至关重要的一环。本文将以Titanic数据集为例,介绍Python中数据预处理过程中对异常值的处理方法。 二、Titanic数据集介绍 Titanic数据集是一个经典的数据集,记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的相关信息。该数据集包含乘客的各种信息,如芳龄、性别、船舱等级、票价等,以及生还与否等...