数据挖掘之数据清洗（处理缺失值和异常值）
发布时间
阅读量：
阅读量
请至数据网站：
https://www.kaggle.com/c/airbnb-recruiting-new-user-bookings/data
获取该网站提供的最低层级文件
使用Python的pandas库作为数据分析工具；在具体操作中会使用到pandas库；在数据清洗过程中涉及的内容包括日期转换、缺失值处理以及异常值处理；最后对结果进行总结和分析。
这是在python中的全部程序
import pandas as pd #载入pandas
import seaborn #载入可视化工具
import matplotlib.pyplot as plt #载入可视化工具
path='F:\kaggle\ train_users_2\ train_users_2.csv' #打开文件夹
data=pd.read_csv(path) #用pd.rea全部评论 (0)
还没有任何评论哟~