MOOC上的課程《用Python玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析》的學(xué)習(xí)筆記。

數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)探索包括檢查數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，了解數(shù)據(jù)分布特征和內(nèi)在規(guī)律

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)集成(integration)，數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)規(guī)約(reduction)

本次主要講解數(shù)據(jù)清洗，包括缺失值和異常值的檢測(cè)和處理。

缺失值處理首先可以用 導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.isnull() 來查看是否存在缺失值

刪除：當(dāng)多個(gè)屬性的值缺失或者關(guān)鍵屬性缺失時(shí)，可將該條記錄刪除

>>>導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.dropna(axis=0/1, how='any/all',其他參數(shù)設(shè)置可在help中查看)

第一個(gè)數(shù)字0表示刪除有缺失值的行(默認(rèn))，1表示刪除有缺失值的列。第二個(gè)any表示這一行／列有一個(gè)缺失值就刪除(默認(rèn))，all表示這一行／列全部是缺失值再刪除。

填充：可考慮用均值、眾數(shù)、中位數(shù)填充，也可用缺失值上下的數(shù)據(jù)、插值函數(shù)、最近鄰或者回歸建模得到的極大似然估計(jì)來填充。

>>>導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.fillna(導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.mean(), inplace=True) (用均值填充，且直接更改了原始的DataFrame)

>>>導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.fillna(method = 'ffill / bfill') (用上一個(gè)／下一個(gè)非缺失值填充)

異常值處理如何觀察異常值？

簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)，繪圖，基于密度、最近鄰和聚類等方法。這里介紹幾種簡(jiǎn)單實(shí)用的。

describe方法

>>>導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.describe() (可以顯示最大值、最小值、四分位數(shù)和方差等結(jié)果)

箱形圖方法

>>>導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.boxplot()

3sigma方法

原理：如果數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，那么在均值上下3倍標(biāo)準(zhǔn)差之外的數(shù)就很可能是異常值。

可利用DataFrame的布爾索引來編寫程序

>>>導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)對(duì)象名.[abs(數(shù)據(jù)對(duì)象名 - 數(shù)據(jù)對(duì)象名.mean())>3*數(shù)據(jù)對(duì)象名.std()]

然后dropna(how = 'all')就可以顯示包含異常值的記錄。

異常值處理

可以用和缺失值處理一樣的方法，刪除或者填充；也可以不處理；還可以用分箱法binning等方式處理。需要根據(jù)實(shí)際情況具體分析。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用python玩转数据测试与作业_用Python玩转数据分析10的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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