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读书笔记 - Python数据分析与挖掘实战 - 第4章 数据预处理

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第4章 数据预处理

数据预处理主要涉及对原始数据进行清洗、整合以及转换等基本操作，并且这些步骤在整个数据分析流程中约占60%的比例

在这里插入图片描述
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    %matplotlib inline
复制代码 
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    from sklearn.cluster import KMeans
    from scipy.interpolate import lagrange
复制代码 
    plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
    plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

4.1 数据清洗

数据清洗主要包括：

  1. 去除原始数据集中与目标无关或重复的数据样本
  2. 通过某种方法消除或减少噪声对结果的影响
  3. 剔除那些与挖掘目标主题无关联的数据项
  4. 识别并处理缺

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