Python数据分析入门教程(二)：数据预处理(20)

2020-01-13

●最常用的处理方式就是删除。

●把异常值当做缺失值处理。

●把异常值当做特殊情况，研究异常值出现的原因。

（1）Excel实现

在Excel中，删除异常值只要通过筛选把异常值对应的行找出来，然后单击鼠标右键选择删除即可。

对异常值进行填充，其实就是对异常值进行替换，同样通过筛选功能把异常值先找出来，然后把这些异常值替换成要填充的值即可。

（2）Python实现

在Python中，删除异常值用到的方法和Excel中的方法原理类似，在Python中是通过过滤的方法对异常值进行删除。比如df表中有年龄这个指标，要把年龄大于200的值删掉，你可以通过筛选把年龄不大于200的筛选出来，筛出来的部分就是删除大于200的值以后的新表。

对异常值进行填充，就是对异常值进行替换，利用replace（）方法可以对特定的值进行替换。

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