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查找和修复数据问题的 7 个 Python EDA 技巧

2026年2月9日 15:40 33 Comments
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7 个适用于早期探索性数据分析 (EDA) 的 Python 技巧，用于识别和处理各种数据质量问题。

来源:KDnuggets

简介

探索性数据分析 (EDA) 是更深入的数据分析过程或构建数据驱动的人工智能系统（例如基于机器学习模型的系统）之前的关键阶段。虽然解决常见的、现实世界的数据质量问题和不一致问题通常会推迟到数据管道的后续阶段，但 EDA 也是尽早主动检测这些问题的绝佳机会 - 在默默地影响结果、降低模型性能或损害下游决策之前。

下面，我们整理了一个列表，其中包含适用于早期 EDA 流程的 7 个 Python 技巧，即有效识别和修复各种数据质量问题。

为了说明这些技巧，我们将使用综合生成的员工数据集，在其中我们将有意注入各种数据质量问题来举例说明如何检测和处理它们。在尝试这些技巧之前，请确保首先将以下序言代码复制并粘贴到您的编码环境中：

1. 通过热图检测缺失值

虽然 Python 库中有一些函数（例如 Pandas）可以计算数据集中每个属性的缺失值数量，但快速了解数据集中所有缺失值（以及哪些列或属性包含缺失值）的一种有吸引力的方法是通过可视化 isnull() 函数辅助的热图，从而为整个数据集中的每个缺失值绘制白色、类似条形码的线条，并按属性水平排列。

plt.figure(figsize=(10, 5))

sns.heatmap(df.isnull(), cbar=False)

plt.title("缺失值热图")

plt.show()

df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

2. 删除重复项重复计数 = df.duplicate().sum()print(f"重复行数：{duplicate_count}")# 删除重复项df = df.drop_duplicates()3. 使用四分位距法识别异常值4. 管理不一致的类别5. 检查和验证范围总结

吸引力 检查和 " 重复 isnull 验证范围 属性 plt Python 数据 df 模型的 属性的 辅助的 计算数据 数据分析 质量 不一致 方法 热图 集中的 类别 一致的 人工智能 深入的 数据驱动 缺失 False 系统 使用 删除 机器学习 世界的 可视化 粘贴 数据集 问题 不一致的 EDA 驱动的