数据处理指南：Python中遇到的缺失值、重复数据问题解决方案

原创 不念不忘少年蓝@ 2025-03-08 14:30 23阅读 0赞

在使用Python进行数据分析时，可能会遇到缺失值（NaN）、重复数据等问题。这里提供一些常见的解决策略：

  1. 缺失值处理：

    • 删除：如果数据量允许，可以选择删除含有缺失值的行或列。
    • 填充：常见的填充方法包括：
      • 使用特定值（如0、NaN等）替换
      • 插值法：如线性插值、多项式插值等
      • 协同过滤：根据已有的数据，找出与目标缺失项相似的记录进行填充
    • 使用专门库处理：如pandas提供了多种方法来处理缺失值。

  2. 重复数据处理：

    • 删除：使用drop_duplicates()函数，可以基于行或列删除重复数据。
    • 合并：如果想保留某些重复数据，可以尝试使用merge()、join()等函数进行合并操作。
    • 隐藏（标记）：在保留某些重复数据的同时，可以将它们用特殊标识表示出来。

以上就是在Python中处理缺失值和重复数据的一些常见方法。根据具体的数据情况和需求，选择合适的方法进行处理即可。

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