python資料清洗(缺失值與異常值處理)

2021-08-15 18:34:42 字數 3736 閱讀 8053

本文寫入的是python資料庫的taob表

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其中總資料為9616行,列分別為title,link,price,comment檢視資料概括

#-*- coding:utf-8 -*-

#author:m10

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pylab as plt

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(host='localhost',

user='root',

passwd='123456',

db='python')#鏈結本地資料庫

sql = 'select * from taob'

#sql語句

data = pd.read_sql(sql,conn)#獲取資料

print(data.describe())

price

comment

count

9616.00000

9616.000000

mean

64.49324

562.239601

std176.10901

6078.909643

min0.00000

0.000000

25% 20.00000 16.000000

50% 36.00000 58.000000

75% 66.00000 205.000000

max7940.00000

454037.000000

將**為0的值設定為中位數36

#-*- coding:utf-8 -*-

#author:m10

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pylab as plt

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(host='localhost',

user='root',

passwd='123456',

db='python')#鏈結本地資料庫

sql = 'select * from taob'#sql語句

data = pd.read_sql(sql,conn)#獲取資料

data['price'][data['price']==0]=none

x = 0

for i in

data.columns:

for j in range(len(data)):

if (data[i].isnull()) [j]:

data[i][j]='36'

x+=1

print(x)

#44

結果顯示修改了44行的資料。

#-*- coding:utf-8 -*-

#author:m10

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pylab as plt

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(host='localhost',

user='root',

passwd='123456',

db='python')#鏈結本地資料庫

sql = 'select * from taob'#sql語句

data = pd.read_sql(sql,conn)#獲取資料

#缺失值處理

data['price'][data['price']==0]=none

x = 0

for i in

data.columns:

for j in range(len(data)):

if (data[i].isnull()) [j]:

data[i][j]='36'

x+=1

print(x)

#異常值處理

#繪製散點圖,**為橫軸

data1 = data.t#轉置

price = data1.values[2]

comment = data1.values[3]

plt.plot(price,comment,'o')

plt.show()

#print(price)

#-*- coding:utf-8 -*-

#author:m10

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pylab as plt

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(host='localhost',

user='root',

passwd='123456',

db='python')#鏈結本地資料庫

sql = 'select * from taob'

#sql語句

data = pd.read_sql(sql,conn)#獲取資料

#缺失值處理

data['price'][data['price']==0]=none

x = 0

for i in data.columns:

for j in range(len(data)):

if (data[i].isnull()) [j]:

data[i][j]='36'

x+=1

print(x)

#異常值處理

da = data.values#重新賦值data

#異常值處理,將commments大於200000的資料comments設定為58

cont_clou = len(da)#獲取行數

#遍歷資料進行處理

for i in range(0,cont_clou):

if(data.values[i][3]>200000):

#print(data.values[i][3])

da[i][3]='58'

#print(da[i][3])

#繪製散點圖,**為橫軸

data1 = da.t#轉置

price = data1[2]

comment = data1[3]

plt.plot(price,comment,'o')

plt.xlabel('price')

plt.ylabel('comments')

plt.show()

處理後的輸出結果為:

資料清洗 利用python進行缺失值處理

處理缺失值的方法有3種 刪除 不處理 資料插補。而資料插補主要有5種 1 利用均值 中位數 眾數插補 2 使用固定值進行插補 3 最近臨插補 4 回歸方法 5 插值法 而主要的插值法分為牛頓插值法 拉格朗日插值法 hermite插值 分段插值 樣條插值法等。對數學好的可以看一下拉格朗日插值法的數學公...

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今天我們來聊聊資料準備中的資料清洗。其實資料清洗這四個字對於常常做資料分析建模的同學們一定不陌生,不管在實際工作中有沒有真正做清洗,我們都會先把這個口號喊出來,資料清洗這塊其實我也一直不太願意拿出來說,因為這種活實在太結合業務理解了,而且還見仁見智,並不是簡簡單單的三步 缺失值填補 異常值刪除 錯誤...