数据清洗的概念、常见问题及实践方法
2024年9月3日 - 网易
一、数据值缺失处理缺失值非常重要,因为缺失值会影响数据的分析和决策。因此,正确选择填充或删除策略是很必要的,同时也可以根据具体情况使用不同的统计方法或数据工具进行数据清洗。具体处理方法如下:1.计算缺失比例首先,我们可以计算每个字段的缺失值比例,然后根据比例和字段的重要性设置不同的策略。2.删除不重要...
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Python字符串操作:常用方法和高级技巧|字节|运算符|python|spider...
2024年10月20日 - 网易
sentence=''.join(words)#'Pythonisawesome'#使用格式化字符串name='Alice'age=30info=f'{name}is{age}yearsold'#'Aliceis30yearsold'#使用str.format()方法template='{}is{}yearsold'info=template.format(name,age)#'Aliceis30yearsold'字符串重复使用*...
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详解16个Pandas 函数,让你的 “数据清洗” 能力提高 100 倍!
2021年4月2日 - 腾讯新闻
replace:将指定位置的字符,替换为给定的字符串(接受正则表达式)replace中传入正则表达式,才叫好用;先不要管下面这个案例有没有用,你只需要知道,使用正则做数据清洗多好用;df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正则")结果如下:split方法+expand参数:搭配join方法功能很强大#普通用法df["身高"]....
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