Python中常见的数据清洗技巧有哪些详细说明？

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目录Python常用的数据处理方法- 数据清洗- 重观测处理- 缺失值处理- 数据过滤- 数据填充- 插值法- 异常值处理- Python常用的数据清洗方法- 在数据处理过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，例如：数据清洗

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• Python常用的数据清洗方法
• 重复观测处理
• 缺失值处理
• 数据过滤
• 数据填充
• 插值法
• 异常值处理

Python常用的数据清洗方法

在数据处理的过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有完整性和一致性、数据中是否存在异常值等。当发现数据中存在如上可能的问题时，都需要有针对性地处理，本文介绍如何识别和处理重复观测、缺失值和异常值。

重复观测处理

重复观测是指观测行存在重复的现象，重复观测的存在会影响数据分析和挖掘结果的准确性，所以在数学分析和建模之前，需要进行观测的重复性检验，如果存在重复观测，还需要进行重复项的删除。

检测数据集的是否重复，pandas 使用duplicated方法，该方法返回的是数据行每一行的检验结果，即每一行返回一个bool值，再使用drop_duplicates方法移除重复值。