2021年7月6日
数据清洗之重复值与缺失值的处理
摘要： 1.重复值的处理方法：所有字段完全相同的重复值，一般直接删除，即只保留一个。 2.缺失值的处理方法： 缺失值占比很高，可以删除（超过60%） 缺失值占比不高：使用均值，中位数，众数填充 缺失值占比不高：用模型拟合填充 3.使用零售电商数据进行举例： 代码： import pandas as pd # 阅读全文
posted @ 2021-07-06 20:07 爱时尚疯了的朱 阅读(839) 评论(0) 推荐(0) 编辑