快捷導(dǎo)航

Python數(shù)據(jù)分析與處理(二)——處理中國(guó)地區(qū)信息

更新時(shí)間：2022年01月25日 13:08:47 作者：a?Fang

這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)分析與處理-處理中國(guó)地區(qū)信息，上文介紹了北京高考分?jǐn)?shù)線統(tǒng)計(jì)分析，這篇文章依然圍繞Python數(shù)據(jù)分析與處理的相關(guān)資料來(lái)介紹處理中國(guó)地區(qū)信息,需要的朋友可以參考一下

2.1數(shù)據(jù)的爬取

代碼：

import pandas as pd

data=pd.read_csv("example_data.csv",header=1)

print(data)

data1=pd.read_csv("北京地區(qū)信息.csv",header=1,encoding='gbk')

data2=pd.read_csv("天津地區(qū)信息.csv",encoding='gbk')

print(data1)

print(data2)

代碼運(yùn)行結(jié)果：

首先使用pandas的read_csv()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取，然后就能夠看到相應(yīng)的表格信息。

2.2檢查重復(fù)數(shù)據(jù)

dupnum=data.duplicated()

print(dupnum)

\# 對(duì)重復(fù)值進(jìn)行處理

caldup=data.drop_duplicates()

print(caldup)

代碼運(yùn)行結(jié)果：

主要是是使用這個(gè)duplicated()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的查重，返回一個(gè)布爾序列，僅對(duì)唯一元素而言為True。如果有重復(fù)的數(shù)據(jù)就會(huì)在該數(shù)值的部分返貨Flase。

然后我們就可以使用drop_duplicates()進(jìn)行重復(fù)值刪除。

2.3檢查缺失值

代碼：

from pandas import Series

from numpy import NAN

\# import pandas as pd 

series_obj=Series([1,None])

pd.notnull(series_obj)

\# 上面做的是測(cè)試

pd.notnull(data)

pd.notnull(data1)

pd.notnull(data2)

代碼運(yùn)行結(jié)果：

使用pd.notnull(data1)進(jìn)行非空數(shù)值的返回，返回值是布爾型的矩陣，再取df[布爾型矩陣]返回的是id為非空的行。

2.4 檢查異常值

import numpy as np

\# 2.4 檢查異常值

def three_sig(ser1):

  mean_value=ser1.mean()

\#   標(biāo)準(zhǔn)差

  std_value=ser1.std()

\#   位于3σ范圍外的都是異常值

\# 數(shù)值大于u+3σ小雨u-3σ

  rule=(mean_value-3*std_value>ser1)|(ser1.mean()+3*ser1.std()<ser1)

  index=np.arange(ser1.shape[0])[rule]

  outrange=ser1.iloc[index]

  return outrange

three_sig(data2["女性"])

代碼運(yùn)行結(jié)果：

3σ原則又稱為拉依達(dá)準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則具體來(lái)說(shuō)，就是先假設(shè)一組檢測(cè)數(shù)據(jù)只含有隨機(jī)誤差，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理得到標(biāo)準(zhǔn)差，然后按一定的概率確定一個(gè)區(qū)間，認(rèn)為誤差超過(guò)這個(gè)區(qū)間的就屬于異常值。

通俗理解就是正態(tài)分布。

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析與處理--處理中國(guó)地區(qū)信息的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Python數(shù)據(jù)分析與處理內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章: