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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一、异常即使语法或者表达式在语法上是正确的，但在尝试执行时，它仍可能会引发错误。在执行时检测到的错误被称为异常。二、处理异常while True:
try:
x = int(input('Please enter a number: '))
break
except ValueError:
print('Oops! That was
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2023-06-20 20:26:01
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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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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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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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异常是指程序中的例外、违例情况，比如序列的下标越界、打开不存在的文件、空引用异常等。通过捕获异常并进行正确处理，可以提高程序的健壮性。如果没有代码处理异常，Python解释器将输出相关异常信息并终止程序。 Python中处理异常是通过try/except/else/finally语句完成。它们的语法结构下： try:
Normal execution block
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2023-06-20 22:19:49
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python解析器执行程序时，如果触发了异常，且异常没有被处理，程序就在当前异常处终止运行，抛出异常，后面的代码不会被运行，故要一种异常处理机制来增加程序的健壮性与容错性；
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2020-02-16 13:42:00
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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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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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异常常见异常类名描述Excepion所有异常的基类AttributeError特性引用或者赋值失败时出现IOError试图打开不存在的文件时出现IndexError在使用序列中不存在索引时出现KeyError在使用映射中不存在的键时出现NameError找不到名字(变量)时出现SyntaError在代码错误时出现TypeError在内建操作或者函数应用于错误类型时出现ValueError在内建操作
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2023-08-31 21:37:19
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异常在程序开发中，如果对于某些代码的执行不确定（程序的语法完全正确），并非程序本身的错误，是与外界交互时，外界输入不规范造成的。以下是处理异常的方法：一、单个异常:# 只有一个异常产生try：num = int(raw_input("请输入一个整数："))except:print "请输入一个整型"二、多个异常如果有多个异常时，可以在except后边添加异常的类型。（异常的类型可以通过错误测试得到
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2023-07-09 12:11:02
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在Python中，try/except语句用于捕获和处理异常。当代码中出现错误时，程序不会崩溃，而是会抛出一个异常。通过使用try/except语句，我们可以捕获这些异常并采取相应的措施来处理它们。try/except语句的基本语法如下：try: # 执行可能会出现异常的代码 except: # 处理异常的代码在上面的代码中，try块中包含可能会抛出异常的代码。如果这些代码抛出了一个异常，那么程序
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2023-08-07 20:40:21
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异常处理通过编程捕获异常并处理是可行的while True:
try:
num = int(input("请输入一个数值："))
print("您输入的数值是：", num)
break
except ValueError:
print("您输入的不是合法的数据，请重新输入。")try 语句按如下方式工作：• 首先，执行 try 子句（在 try 和 except 关键字之间的部分）。
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2023-08-31 00:00:06
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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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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。异常处理方法1： 一般使用 try…except…处理异常：只要有一个异常，程序就不继续执行了。try: #可能会出现异常
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2023-08-15 11:35:19
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异常值概念：是指那些远离正常值的观测，即“不合群”观测。异常值的出现一般是人为的记录错误或者是设备的故障等，异常值的出现会对模型的创建和预测产生严重的后果。当然异常值也不一定是坏事，有些情况下，通过寻找异常值就能够给业务带来良好的发展，如销毁“钓鱼”网站，关闭“薅羊毛”用户的权限等。 异常值的判定方法：1.n个标准差法2.箱线图法标准差法，就是用以样本均值+样
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2023-09-15 23:28:09
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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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背景：不论是在机器/深度学习还是普通的业务场景的描述性统计分析等，我们首先要做的就是了解拿到的基础数据，观察数据结构，类型，缺失值，异常值等情况。其中，异常值是指数据集中存在的不合理的点，这些异常点如果不加以剔除或者修正而错误的包括进数据的计算分析过程中，那么会对结果产生非常不好的影响，导致结果偏差。因此，重视异常值的出现，分析其产生原因，并对异常值进行剔除或者修正就显得尤其重要。本篇幅主要列举了
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2023-09-18 19:11:32
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先介绍使用到的方法原理，也就是一种异常检测的方法。 首先要先了解箱线图。箱线图箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。 ——MBAlib 箱线图先看一下什么是箱线图，
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2024-04-26 12:20:42
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