随笔分类 - python数据分析
摘要：import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv',encoding='utf8') df.tail() 最后5场比赛数据 pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 d
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摘要：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
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