说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.1 数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理-2 代码实操部分”。—————————–下面是正文内容————————–缺失值处理对于缺失值的处理上，主要配合使用sklearn.preprocessing中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较
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2023-08-09 16:05:05
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Python数据分析基础步骤1.提出问题2.理解数据3.数据清洗4.构建模型5.数据可视化数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有
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2023-08-13 23:02:38
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数据清洗异常值处理
原创
2022-07-07 10:12:51
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1. 引言在数据处理、机器学习等领域，我们经常需要对各式各样的数据进行处理，本文重点介绍三种非常简单的方法来检测数据集中的异常值。 闲话少说，我们直接开始吧！2. 举个栗子为了方便介绍，这里给出我们的测试数据集，如下：data = pd.DataFrame([
[87, 82, 85],
[81, 89, 75],
[86, 87, 69],
[91, 79, 86
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2023-08-06 12:33:04
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前言在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享...
原创
2022-08-22 09:35:35
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目录1️⃣写在前面2️⃣什么是异常？3️⃣如何处理异常？4️⃣try 与 except?用法?例子5️⃣python标准异常6️⃣写在最后 1️⃣写在前面今天Python笔记的内容是：异常处理一旦Python脚本发生异常，程序需捕获并处理异常。异常处理使得程序能够在处理异常后继续正常执行，不至于崩溃或终止执行。2️⃣什么是异常？当Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对
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2023-08-10 11:15:32
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# Python数据异常值处理方法
## 概述
数据异常值是指与大部分数据明显不符合的数据点。在数据处理和分析过程中，异常值的存在可能会对结果产生负面影响，因此需要进行异常值处理。本文将介绍Python中常用的数据异常值处理方法，并给出相应的代码示例。
## 处理流程
以下是处理数据异常值的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 确定异常值的定义和范围 |
| 2
原创
2023-09-28 11:35:37
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Spss中异常值检查方法：
检查异常值方法1：
最常用的方法就是对变量进行排序，这也是最简单的方法。排序后对照最大值和最小值、全距等统计量可以看出数据的离群状况。
检查异常值方法2：
散点图的优势就在于直观的呈现两两变量间的关系，尤其在两变量间的线性关联比较强的时候，如果有离群值，图
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2024-03-27 21:09:55
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说明：本blog基于python3版本 文章目录前言第一种、try + except 格式处理第二种、try + except(具体异常) 格式处理第三种、try + except+else + finally 格式处理总结 前言优雅地处理python的异常或错误是构建稳定程序的重要组成部分.本文主要介绍三种处理异常或错误的格式,方便应用和记忆. 比如我们写一个方法 make_float, 使输入
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2023-06-24 21:41:35
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Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值2. 使用箱型图检测异常值二、异常值的处理1. 删除异常值——drop()方法2. 替换异常值——replace()方法总结 前言异常值，指的是明显偏离它们所属样本的其余观测值的个别值。一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值（1）从数学概念开始，逐步理解：1、标准差：所有数减去其平均值μ的平方和，所得结
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2023-06-19 20:35:19
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异常检测是异常值分析中的一项统计任务，但是如果我们开发一个机器学习模型来自动化地进行异常检测，可以节省很多时间。异常检测有很多用例，包括信用卡欺诈检测、故障机器检测、基于异常特征的硬件系统检测、基于医疗记录的疾病检测都是很好的例子，除此之外也还有很多的用例。在本文中，我们将使用Python从头开始实现异常检测算法。公式和过程与我之前解释过的其他机器学习算法相比，我们使用的异常检测算法要简单得多。该
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2023-08-08 17:32:13
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1、异常处理：在代码运行、使用中，遇到一些特殊情况，异常：就是非正常情况 例如：ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘贾’ 2、异常并不是错误，而是因为特殊原因，例如 用户使用错误、网络 3、异常一旦出现，程序会立刻结束掉。 4、异常处理的方案：在软件运行的时候，不可避免的会出现一些非正常情况，但是这些情况并不影响后面软件的运行的
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2023-08-07 20:39:55
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# Python异常值处理方法
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到数据中存在异常值的情况。异常值可能是由于数据采集过程中的误差、传感器故障、数据录入错误等原因引起的。对于这些异常值，我们需要进行处理，以确保数据分析和建模的准确性和可靠性。本文将介绍一些常见的Python异常值处理方法，帮助开发者有效地处理数据中的异常值。
## 异常值处理流程
异常值处理的一般流程如下所示：
| 步
原创
2023-11-18 08:46:31
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Python数据异常值检测和处理数据清洗中的另一个常见问题：异常值检测和处理1 什么是异常值？在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因
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2023-08-11 13:56:54
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异常模块一、异常1.异常捕获2.异常类型捕获3.try-except-else4.try-finally5.主动触发异常6.断言 一、异常1.异常捕获当Python无法正常处理程序时就会发生一个异常，会影响程序的正常执行。 异常也是Python对象，表示一个错误 当Python脚本有发生异常的可能时，就需要捕获异常，避免程序终止执行。try:
正常程序执行此块代码
except:
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2023-09-27 08:15:10
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前言在数据分析时，经常需要对数据的异常值进行处理，异常值指的是远远偏离整个样本总体的观测值，异常值的存在会降低数据的正态性以及模型的拟合能力等等。异常值的检测主要用箱型图、直方图、散点图等等。今天，本文会介绍异常值的检测以及处理。1 直方图1.1 原理直方图检测异常值的原理主要依据基于正态分布的3σ法则或Z-score方法，该方法是假定数据服从正态分布为前提的。首先可以用直方图查看数据
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2024-04-09 08:08:18
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数据源： df= pd.DataFrame({'k1': [ 's1']* 3 + ['s2']* 5,'k2' : [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4,4]}) df 1 重复值判断和查看 df.duplicated(subset=None, keep='first') 功能： 指定列数据重 ...
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2021-06-15 15:35:00
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何为异常检测在数据挖掘中，异常检测（anomaly detection）是通过与大多数数据显着不同而引起怀疑的稀有项目，事件或观察的识别。通常情况下，异常项目会转化为某种问题，例如银行欺诈，结构缺陷，医疗问题或文本错误。异常也被称为异常值，新奇，噪声，偏差和异常。数据异常可以转化为各种应用领域中的重要（且常常是关键的）可操作信息。 例如，计算机网络中的异常流量模式可能意味着被黑客窃取的计算机在将敏
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2024-04-07 22:07:37
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什么是异常？异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。常见的异常有：BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C
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2023-08-05 01:52:36
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文章目录简单统计分析3σ原则箱线图异常值方法处理1.直接删除2.缺失值3.修改为平均值4.盖帽法5.分箱法6不处理 对于数据异常值处理，我的理解是，这里的异常值不是代表数据出现的异常，而是对于你需要建立的模型来说，处于异常值。 比如你需要正太分布的数据，那么一些不符合正太分布，或者离群太远的值，可以更具你的需要去进行删除，这样你的模型效果就会更好。简单统计分析首先是简单的统计分析，比如通过最大
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2023-06-26 22:58:57
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