Python数据分析入门教程(二)：数据预处理( 九 )

2020-01-13

从菜市场买来的菜总有一些不太好的，所以把菜买回来以后要先做一遍预处理，把那些不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到以后都要先做一次预处理。

常见的不规整的数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据几种，在开始正式的数据分许之前，我们需要先把这些不太规整的数据处理掉。

一、缺失值的处理

缺失值就是由某些原因导致部分数据为空，对于为空的这部分数据我们一般有两种处理方式，一种是删除，即把含有缺失值的数据删除；另一种是填充，即把缺失的那部分数据用某个值代替。

1、缺失值查看

对缺失值进行处理，首先要把缺失值找出来，也就是查看哪列有缺失值。

（1）Excel实现

推荐阅读

上一篇：36氪独家｜腾讯音乐与抖音达成转授权合作，腾讯系与头条系难得牵手

下一篇：搞笑GIF动图：瞧瞧，什么才叫美人胚子，长得真叫一个水灵啊！