处理缺失数据是数据清洗中最为关键的部分。缺失数据热图、缺失数据百分比列表和缺失数据直方图是识别缺失值分布的三种有效方法。缺失数据处理方法多样，包括丢弃观察值、丢弃特征、填充缺失值和替换缺失值。异常值检测对于确保数据集质量至关重要。通过直方图、箱形图和描述统计学，我们可以识别出与其他观察值存在...
python数据清洗---简单处理(重复值,异常值,缺失值,合并单元格) 在Python数据清洗过程中，针对重复值、异常值、缺失值以及合并单元格的简单处理方法如下：重复值处理： 使用DataFrame.drop_duplicates方法来移除重复数据。 若仅需要去重某列，可通过subset参数指定该列名。异常值处理： 通常使用ZSCORE模型来识别异常值，通过计算数据的平均值与标准差来确定哪些值偏离正常范围...
1.3 点击检索：使用.click()方法进行搜索。1.4 切换窗口：通过driver.title查看标题、driver.refresh()刷新页面、driver.window_handles获取窗口句柄、.switch_to.window()切换窗口。1.5 获取列表页数据：使用.get_attribute()获取页面属性，如类型和ID。1.6 点击下一页：循环class为pageBtnWrap的a标...
数据清洗流程必备步骤 数据清洗流程必备步骤如下：基础数据处理删除空值记录：使用工具如 Python 的 Pandas 库，通过 dropna() 函数移除含空值的行，确保数据完整性。例如 df_clean = df.dropna() 可删除所有含空值的行。处理重复记录：按规则保留重复标题中最优记录。以“评论数 + 销量之和”降序、销量降序为次进行排序，...
如何优雅得体又系统地把数据清洗的干干净净! 通过df.dropna(axis=0, how='any')去除所有NaN数据。或用df.replace(to_replace=None, value='some_value')替换缺失值。若某变量缺失值超过90%，考虑删除该变量：df.drop('variable_name', axis=1)。其次，Outlier（异常值）影响数据准确性，一般会剔除超出数据边际2%的异常值。Bad data和...
