python 处理行列数据集数据_数据预处理（python）

作为统计的一员，用python来对数据做语出这一步骤是必需的，所以接下来就来总结一下python数据预处理的步骤吧，这里就不放数据了，直接上代码，代码后都有解释，有错误的尽管提出来哈。下面是流程图：

一、数据预览

import pandas as pd

import numpy as np

data=pd.read_csv('path',sep=',' ,header = 0,encoding='gbk',usecols=['col1','col2','col3'])#导入数据，把path改成文件路径；数据中有中文的话，就用encoding='gbk'，没有中文的话就用encoding='utf-8'；usecols是可以让我们选择哪几列

data.head()#查看前五行

data.info()#查看各字段的信息,其中包含行数、是否为空、字符类型

data.shape#查看数据集行列分布，几行几列

data.describe()#查看数据的描述性统计，其中包括总数、均值、标准方差、最小最大、第一四分位数、中位数

预览完数据后要检查是否有重复值。

d=0

for i in train.duplicated():

if i !=False:

d+=1

print("d:",d)

二、数据清洗

2.1 缺失值处理

data.isnull()#元素级别的判断，把对应的所

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