用python做数据清洗,插补缺失值(python插值填补缺省值)
off999 2024-09-16 00:49 88 浏览 0 评论
在使用 python 爬虫把数据爬取下来之后,你并不能保证你爬取下来的数据可不可靠,换句话说,你爬取下来的数据有没有缺失值、异常值这些。如果有,那么我们就要进行 python 数据分析来清洗这些不大合格的数据。
在这个过程,首先要判断数据是否有缺失值、异常值,然后再进行填补或者说插补缺失值、过滤掉异常值。
开始今天的内容:
1.判断是否有缺失值和异常值:
判断是否有空值,True 代表是空值,data是样本数据: data.isnull()
而查找异常值,经常使用“箱型图分析”,在本篇文章中,小编不再详细介绍了,还不大明白异常值分析检测的朋友,请看小编的这篇文章。链接是:
python数据分析和挖掘|对样本数据做质量分析,去除异常值
2.插补缺失值和异常值
(1)使用零值、均值等插补缺失值
实例代码如下:
运行结果如下:
从上面 3-4 可以看出,删除含有空值的行数据,通过减少不合格数据换取完整的信息,牺牲了大量的数据,这样可能丢失了很多隐藏的重要信息。这种方法在样本数据量十分大且缺失值不多的情况下非常有效,但如果样本量本身不大且缺失也不少,那么不建议使用。
(2)采用拉格朗日插值法
采用这种方法可以不仅可以插补缺失值,而且可以插补处理后的异常值。
原不大合格的样本数据如下(只截图小部分):
实例代码:
进行插补后的数据截图(截图小部分):
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