2019年12月24日
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 Read More
posted @ 2019-12-24 16:09 清风0815 Views(250) Comments(0) Diggs(0) Edit