Python数据分析项目实战(046)——数据清洗与预处理概述

版权声明本文原创作者：谷哥的小弟作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl数据清洗与预处理是数据分析的基础环节。本阶段工作旨在修复数据质量问题、规范数据格式、优化数据结构，为后续分析建模提供可靠数据。缺失值处理缺失值指数据集中存在的空值或未记录的信息，需根据缺失原因与数据特征选择处理策略：删除法：适用于缺失比例极高（如超过80%）或对分析无关键影响的字段，直接移除含缺失值的行或列，避免数据偏差；填充法：针对有价值的缺失数据，数值型数据可采用均值、中位数（抗异常值）、众数或基于相邻数据的插值法填充，分类数据可填充为“未知”或最频繁出现的类别；建模预测法：对于重要字段的缺失值，可利用其他完整字段作为特征，通过简单模型（如线性回归、决策树）预测缺失值，提升数据完整性。重复数据处理重复数据指数据集中完全相同或核心信息重复的记录，多由数据采集冗余（如重复录入、多源数据合并重叠）导致：首先通过数据查重工具识别完全重复的行，