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风起了,风停了
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2017年10月20日
数据分析第四篇:数据清洗
摘要: 需要清洗的数据有下面几种形式 2.1错误值 出现大量0的话,可以使用缺失值替代,然后再用缺失值填补的方法处理 camp['AvgIncome']=camp['AvgIncome'].replace({0: np.NaN}) 2.2 缺失值 vmean = camp['Age'].mean(axis=
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posted @ 2017-10-20 11:01 风起了,风停了
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