一.缺失值处理（通过describe与len直接发现，通过0数据发现）
二.异常值处理（通过散点图发现）
处理方式：删除，插补，不处理
数据插补：均值插补，中位数插补，众数插补，固定值插补，最近数据插补，回归插补，拉格朗日插补
一.缺失值处理（通过describe与len直接发现，通过0数据发现）
二.异常值处理（通过散点图发现）
处理方式：删除，插补，不处理
数据插补：均值插补，中位数插补，众数插补，固定值插补，最近数据插补，回归插补，拉格朗日插补
数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 3.1数据清洗 数据清洗主要是删除原始数据集中的...
分析lianjia房源数据（一）——Python数据清洗 分析lianjia房源数据（二）——SPSS数据清洗 分...
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数据清洗是指对提供的原始数据进行一定的加工，使得其方便后续的特征抽取。其与特征抽取的界限有时也没有那么明确。常用的...
本文标题：数据清洗
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xqwyoxtx.html
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