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pandas-02-数据清洗&预处理
- B. 数据处理
- 1. 重复值处理
- 2. map逐元素转换
- 3. 值替换
- 4. 改变索引值
- 5. 离散化与分箱
- 6. 检测过滤异常值
- 7. 排列与随机采样
- 8. 根据类别生成one-hot向量，向量化
文中用S代指Series，用Df代指DataFrame
数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分箱，随机采样，向量化编码等方法。每种方法都给出了代码和实例，并用表格进行总结。
B. 数据处理
1. 重复值处理
- 判断Df中的值是否之前出现过，（默认以整行为一个单位）Df.dulpicated()
- 去掉Df中重复的值，（默认以整行为单位，保留第一次见到的值）Df.drop_duplicates()
- 可以指定某一列为重复筛选的条件，该列有重复值就删掉 Df.drop_du