做梦当财神

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摘要： DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 参数： labels：要删除行、列的名字。 axis：默认为0，指删除行；axis=1指删 阅读全文

摘要： 来自：https://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/51333646 来自：https://blog.csdn.net/chenKFKevin/article/details/62049060 来自：https://blog.csdn.net/ 阅读全文

摘要： 来自：https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 np.vstack:按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组 np.hstack:按水平方向（列顺序）堆叠数组构成一个新的数组 阅读全文

摘要： 判断重复数据的判断方法：df.duplicated()，该方法中两个主要的参数是subset和keep： subset：要判断重复值的列，可以指定特定列或多个列。默认使用全部列。 keep：当重复时不标记为True的规则，可设置为第一个、最后一个和全部标记为True(False)。默认为第一个，即第 阅读全文

摘要： 异常值也称离群点，异常值分析也称离群点分析。 1. 简单统计量分析 最常用的是最大值和最小值，超出合理范围为异常。如客户年龄为199岁，该值为异常。 2. 3σ原则 (1)、如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为与平均值偏差超过3倍标准差的值。 在正态分布情况下，距离平均值3α之外的值出 阅读全文

摘要： 1. 数据缺失分为两种：行记录缺失，列记录缺失。 2. 不同的数据存储和环境对缺失值的表示也不同。例如：数据库中是Null，Python是None，Pandas或Numpy是NaN。 3. 对缺失值的处理通常4种方法： (1). 丢弃 下面两种场景不宜采用该方法： 不完整数据比例较大，超过10% 缺 阅读全文