一、缺失值处理
缺失值就是由某些原因导致部分数据为空，对于为空的这部分数据我们一般有两种处理方式，一种是删除，即把含有缺失值的数据删除，另一种是填充，即把确实的那部分数据用某个值代替。
1、缺失值查看
对缺失值进行处理，首先要把缺失值找出来，也就是看哪列有缺失值。
（1）Excel实现
在Excel中我们先选中一列没有缺失值的数据，看一下这一列数据共有多少个，然后把其他列的计数与这一列进行对比，小于这一列数据个数的就代表数据个数的就代表有缺失值，差值就是缺失个数。
如果想看整个数据表中每列数据的缺失情况，则要挨个选中每一列去判断该列是否有缺失值。
如果数据不是特别多，可利用定位调教查找，在定位条件对话框中选择空值，单击确定就会把所有的空值选中。
（2）Python实现
在Python中直接调用info()方法就会返回每一列的缺失情况。
Python中缺失值一般用NaN表示，还可以用isnull()方法来判断哪个值是缺失值，如果是缺失值则返回True，如果不是缺失值则返回False。
2、缺失值删除
缺失值分为两种，一种是一行中某个字段是缺失值；另一种是一行中的字段全部为缺失值，即为一个空白行。
（1）Excel实现
在Excel中，这两种缺失值都可以通过在定位条件对话框中选择空值找到。
这样含有缺失值的部分就会被选中，包括某个具体的单元格及一整行，然后单击鼠标右键在弹出的删除对话框中U型安泽删除郑航选项，并单击确定按钮即可实现整行的删除。
（2）Python实现
在Python中，利用dropna()方法，dropna()方法默认删除含有缺失值的行，也就是只要某一行有缺失值就把这一行删除。
运行dropna()方法以后，删除含有NaN值的行，返回删除后的数据。
如果想删除空白行，只要给dropna()方法传入一个参数how = "all"即可，这样就会只删除那些全为空值的行，不全为空值的行就不会被删除。
3、缺失值填充
（1）Excel实现
在Excel中，缺失值的填充和缺失值删除一样，利用的也是定位条件，先把缺失值找到，然后在第一个缺失值的单元格中输入要填充的值，最常用的就是用0填充，输入以后按Ctrl+enter 组合键就可以对所有缺失值进行填充。
除了用0填充、平均值填充、众数填充们还有向前填充、向后填充等方式。
（2）Python实现
在Python中，利用fillna()方法对数据表中华的所有缺失值进行填充，在fillna后面的括号中输入要填充的值即可。
在Python中也可以按不同列填充，只要在fillna()方法的括号中指明列明即可。
二、重复值处理
重复数据就是同样的记录有多条，对于这样的数据我们一般做删除处理。
1、Excel实现
在Excel中依次单击菜单栏中的数据>数据工具>删除重复值，就可以删除重复数据了。
Excel的删除重复值默认针对所有值进行重复值判断。
2、Python实现文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-500472.html
在Python中利用drop——duplicates()方法，该方法默认对所有值进行重复值判断，且默认保留第一个（行）值。也可以只针对某一列或某几列进行重复值删除的判断，只需要在drop_duplicates()方法中指明要判断的列名即可。
也可以利用多列去重，只需要把多个列名以列表的形式传给参数subset()即可。
还可以自定义删除重复项时保留哪个，默认保留第一个，也可以设置保留最后一个，或者全部不保留。通过传入参数keep进行设置，参数keep默认值是first，即保留第一个值，也可以是last，保留最后一个值，还可以是FALSE，即把重复值全部删除。
三、异常值的检测与处理
异常值就是相比正常数据而言过高或过低的数据。
1、异常值检测
要处理异常值首先要检测，也就是发现异常值，发现异常值的方式主要有以下三种。
（1）根据业务经验划定不同指标的正常范围，超过该范围的值算作异常值。
（2）通过绘制箱形图，把大于（小于）箱形图上边缘（下边缘）的点成为异常值。
（3）如果数据服从正态分布，则可以利用3σ原则：如果一个数值与平均值之间的偏差超过3倍标准差，那么我们就认为这个值是异常值。
2、异常值处理
对于异常值一般有以下几种处理方式。
（1）最常用的处理方式就是删除。
（2）把异常值当作缺失值来填充。
（3）把异常值当作特殊情况，研究异常值出现的原因。
1、Excel实现
在Excel中，删除异常值只要通过筛选把异常值对应的行找出来，然后单击鼠标右键选择删除行即可。
对异常值进行填充，其实就是对异常值进行替换，同样通过筛选功能吧异常值先找出来，然后把这些异常值替换成要填充的值即可。
2、Python实现
在Python中，删除异常值用到的方法和Excel中的原理类似，Python中是通过过滤的方法对异常值进行删除。对异常值进行填充，就是对异常值进行替换，利用replace()方法可以对特定的值进行替换。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-500472.html
到了这里，关于十七、数据预处理（一）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
