python数据探索与数据与清洗概述
数据探索的核心:
1、数据质量分析(跟数据清洗密切联系,缺失值、异常值等)
2、数据特征分析(分布、对比、周期性、相关性、常见统计量等)
数据清洗的步骤:
1、缺失值处理(通过describe与len直接发现、通过0数据发现)
2、异常值处理(通过散点图发现)
一般遇到缺失值,处理方式为(删除、插补、不处理)
插补
遇到异常值,一般处理方式为视为缺失值、删除、修补(平均数、中位数等)、不处理。
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