大数据分析与挖掘实验教程
2023——数据预处理
配套教材：《大数据分析与挖掘实验教程》
linspace函数python理解数据预处理的概念和重要性掌握常用的数据预
处理方法
奠定数据分析
实践基础
CONTENT 01数据清洗
03
02
04
数据变换
数据集成
数据规约
05Python数据预处理工具
01
数据清洗
数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是检测和纠正数据中存在的错误、缺失值、异常值和重复数据等问题，以提高数据的质量和可用性。主要步骤包括：Ø检测数据中的错误和缺失值，如数据类型错误、数据格式错误、数据范围错误、空值等，可以使用Python中的Pandas库进行数据清洗；
Ø检测数据中的异常值，如数据偏离正常范围、数据异常分布等，可以使用数据可视化工具和统计方法进行检测和纠正；
Ø检测数据中的重复数据，如重复记录、重复属性等，可以使用Python中的Pandas库进行数据去重。

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