第一次做可视化的题，但是想了很久没有思路，想问下，做预处理，通常可以做掉哪些工作
python有关预处理的操作
第一次做可视化的题，但是想了很久没有思路，想问下，做预处理，通常可以做掉哪些工作
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3条回答 默认 最新
- 2022-05-27 14:39回答 3 已采纳 https://wenku.baidu.com/view/d4cd0a39b4360b4c2e3f5727a5e9856a5612260e.html参考一下
- 2022-03-12 11:26回答 5 已采纳 使用pandas读取成数据框用replace方法来做，参考代码如下： import pandas as pd df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'v':[332,'1d
- 2021-02-19 11:53回答 5 已采纳 代码编辑完成，基本实现三个需求。 # coding='utf-8' import os import datetime import shutil import openpyxl from op
- 2021-04-03 22:03新手python数据预处理练习：1.鸢尾花数据处理2.探索chipotle数据3.探索Apple公司股价数据4.作业招聘数据探索分析
- 2022-10-16 09:40回答 2 已采纳 这篇文章：Python csv的使用及遇到问题的解决方法 也许有你想要的答案，你可以看看同时，你还可以查看手册：python-csv --- CSV 文件读写 中的内容
- 2022-01-06 16:04回答 2 已采纳 其实直接做灰度处理就行了，你最后都是做50%灰度处理，做了灰度处理，图片颜色没分别了
- 2023-04-19 19:59回答 2 已采纳 使用Python中的os和glob库来实现对文件夹下的多个文本进行去停用词和分词。
- 2022-08-03 18:00介绍Python数据预处理的开发工具与运行环境，达到工欲善其事必先利其器的效果；最后综合中文分词的实战案例，让读者入门数据预处理。数据预处理：大数据与人工智能时
- 2022-02-28 18:58回答 1 已采纳 根据需求或者根据已有数据，来确定每项数据的类型，长度，取值范围即出现异常值之后的缺省值。这样就可以用正则来进行数据检查， 发现异常值就改为缺省值， 或者提示出错。 就像这样的规则：某项实时采集的检测数
- 2023-03-29 19:09回答 3 已采纳 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 读取CSV文件
- 2021-12-17 17:09回答 2 已采纳 你data.drop()要存在另一个dataframe变量里面(data2)， 然后data2.to_csv()。
- 2022-07-30 20:30黑小慕的博客 python数据预处理（缺失值处理，异常值处理，特征分析，标准化/归一化处理，相关性分析）
- 2022-06-14 11:33回答 2 已采纳 参考： 使用python将excel单元格中指定文字加粗标红 - 百度文库
- 2022-05-16 11:47educoder NumPy 相关实训代码合集 大神勿喷，传给有需要的小白刷题时参考使用， 个人认为 部分关卡通关确实比较困难，费劲九牛二虎之力才完成了全部关卡， 希望参考者可以站在作者的肩膀上少走不必要的弯路。
- 2023-08-04 20:24疯狂的张脑丸的博客 database.dropna(how='any',axis=0) #当整行至少存在一个Nan值时删除整行 3、缺失值替换/填充 对于数据中缺失值的处理，除了进行删除操作外，还可以进行替换和填充操作如均值填补法，近邻填补法，插值填补法，等等...
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6月5日
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5月28日-
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5月27日
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