数据清洗：Python中常见数据异常及处理方式

原创 淡淡的烟草味﹌ 2025-01-24 23:15 54阅读 0赞

在Python编程中，数据清洗是一个非常重要的步骤。它通常涉及到查找、识别和处理数据集中的各种异常情况。以下是一些常见的数据异常及其处理方法：

  1. 缺失值：

    • 类型：数值型（如int, float）、分类型（如str, object）
    • 处理方式：
      • 删除：如果缺失值占整体比例不大，可以直接删除。
      • 填充：根据数据的性质进行填充，如均值、中位数、众数等。
      • 机器学习预测：使用类似回归或聚类的方法来预测缺失值。

  2. 异常值：

    • 类型：数值型
    • 处理方式：
      • 删除：如果异常值对数据分析结果影响较小，可直接删除。
      • 替换：例如使用平均值、中位数等替换异常值。
      • 识别方法：可以使用统计方法（如3σ原则）来识别并处理异常值。

  3. 重复值：

    • 类型：数值型、分类型
    • 处理方式：
      • 删除：如果重复数据对分析结果影响较小，可直接删除。
      • 替换：例如使用平均值、中位数等替换重复值。
      • 标记：为每个重复项打上标记，以便后续分析。

在进行数据清洗时，需要根据具体的数据集和分析需求来确定处理策略。

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