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7 种使用 Python 提高数据清理技能的方法
通过修复无效条目、转换类型、编码变量、处理异常值、选择特征、缩放和填充缺失值来改进 Python 数据清理。
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作者图片清理数据是任何数据科学项目中最重要和最耗时的部分之一。
清理数据是任何数据科学项目中最重要和最耗时的部分之一。即使使用最佳算法，您仍然需要干净的数据才能获得良好的结果。
即使使用最佳算法，您仍然需要干净的数据才能获得良好的结果。在本文中，我将为您提供七个技巧来提升您在 Python 中的数据清理能力。
在本文中，我将为您提供七个技巧来提升您在 Python 中的数据清理能力。1. 处理无效数据条目
1. 处理无效数据条目实际数据集通常包含无效数据条目。为避免损坏或意外值，应在任何分析之前更正这些值。
实际数据集通常包含无效数据条目。 为避免损坏或意外值，应在任何分析之前更正这些值。预测价格
预测价格我们将以以下五种方式使用这个项目。 Haensel AMS 已在数据科学家职位的招聘过程中使用了这个数据项目。 这是该项目的链接。
我们将以以下五种方式使用这个项目。 Haensel AMS 已在数据科学家职位的招聘过程中使用了这个数据项目。 这里 这里 是该项目的链接。应用
应用在我们的数据集中，loc1 列包含意外的字符串值，如“S”和“T”，如果 loc1 预计为数字，则这些值不应存在。
在我们的数据集中， loc1 列包含意外的字符串值，如 “S” 和 “T” ，如果 loc1 预计为数字，则这些值不应存在。# 检查 'loc1'df["loc1"].value_counts() 中的无效条目
# 检查 'loc1'df["loc1"].value_counts() 中的无效条目
这是输出。
这是输出。现在，让我们删除包含无效值的行。
现在，让我们删除包含无效值的行。这是输出。
这是输出。让我们评估输出。
让我们评估输出。 ： value_counts() 输出显示 'S' 。