示例代码删除包含缺

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示例代码查看数据的基本信息查看数据的描述性统计查看数据的前几行数据可视化以为例绘制直方图绘制散点图处理缺失值缺失值是数据清洗中常见的问题处理缺失值的方法有多种如删除包含缺失值的记录使用均值或中位数填补缺失值使用插值方法填补缺失值等。 失值的记录使用均值填补缺失值使用中位数填补缺失值插值法填补缺失值处理重复值重复值会影响数据的准确性处理重复值的方法通常是删除重复的记录。

示例代码删除重复值处理异常值异常值是数据中明显偏离正常范围的值处理异常值的方法包括删除异常值对异常值进行校正使用统计方法识别异常值等。示例 马来西亚电话号码 代码使用识别异常值数据转换数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。常见的数据转换操作包括数据标准化数据规范化数据类型转换等。示例代码数据标准化数据规范化数据类型转换特征工程特征工程是数据清洗和转换的重要部分通过创建新的特征或转换现有特征提升数据的可用性和分析价值。常见的特征工程操作包括特征提取特征选择特征组合等。



示例代码特征提取从日期中提取年份和月份特征选择选择相关性高的特征特征组合创建新的特征数据导出数据清洗完成后需要将处理后的数据导出为所需的格式以便后续的分析和建模。支持多种数据导出方法可以将数据导出为文件如保存到数据库等。示例代码导出数据到文件导出数据到文件保存数据到数据库以为例数据清洗的应用实例以下是一个使用进行数据清洗的实际案例展示了从数据导入数据探索处理缺失值处理重复值处理异常值数据转换到数据导出的整个过程。