文件名称:
使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法
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文件大小: 370kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-24
详细说明：数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。因此，如果你正巧也在这个领域中，或者计划进入这个领域，那么处理这些杂乱不规则数据是非常重要的，这些杂乱数据包括一些缺失值，不连续格式，错误记录，或者是没有意义的异常值。在这个教程中，我们将利用Python的Pandas和Numpy包来进行数据清洗。主要内容如下：删除DataFrame中的不必要columns改变DataFrame的index使用.str()方法来清洗columns使用DataFrame.applymap()函数按元素的清洗整个数据集
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