Python数据分析必备的非缺失值处理方法

数据分析中必备的非缺失值处理技巧。

1. 删除重复值

dase中的重复数据。

2. 缺失值填充

dasa()函数来填充缺失值。填充缺失值的方法包括用均值填充、用中位数填充、用众数填充、用前一个值填充、用后一个值填充、用插值法填充等。

3. 异常值处理

das库中的describe()函数来查看数据的基本统计信息，如均值、标准差、小值、值等。可以使用箱线图来检测异常值。可以使用IR（四分位数间距）来识别异常值，并将其删除或替换。

4. 数据类型转换

das库中的astype()函数来进行数据类型转换。常见的数据类型包括整型、浮点型、字符串型、日期型等。

5. 数据标准化

dasdardScaler()函数来进行数据标准化。数据标准化可以使得数据具有相同的尺度，方便进行数据分析和比较。

数据分析中必备的非缺失值处理技巧，包括删除重复值、缺失值填充、异常值处理、数据类型转换和数据标准化。这些技巧可以帮助我们快速、准确地进行数据清洗和预处理，为后续的数据分析提供可靠的数据基础。

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