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這篇文章將為大家詳細講解有關怎么在python中實現數據預處理，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
python的五大特點：1.簡單易學，開發程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。
1、缺失數據的處理
導入的數據存在缺失是經常發生的，最簡單的處理方式是刪除缺失的數據行。使用 pandas 中的 .dropna() 刪除含有缺失值的行或列，也可以 對特定的列進行缺失值刪除處理 。
dfNew = dfData.dropna(axis = 0)) # 刪除含有缺失值的行
有時也會填充缺失值或替換缺失值，在此就不做介紹了。
2、重復數據的處理
對于重復數據，通常會刪除重復行。使用 pandas 中的 .duplicated() 可以查詢重復數據的內容，使用 .drop_duplicated() 可以刪除重復數據，也可以對指定的數據列進行去重。
dfNew = dfData.drop_duplicates(inplace=True) # 刪除重復的數據行
3、異常值處理
數據中可能包括異常值， 是指一個樣本中的數值明顯偏離樣本集中其它樣本的觀測值，也稱為離群點。異常值可以通過箱線圖、正態分布圖進行識別，也可以通過回歸、聚類建模進行識別。
箱線圖技術是利用數據的分位數識別其中的異常點。箱形圖分析也超過本文的內容，不能詳細介紹了。只能籠統地說通過觀察箱形圖，可以查看整體的異常情況，進而發現異常值。
dfData.boxplot() # 繪制箱形圖
關于怎么在python中實現數據預處理就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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