Pandas异常-阿里云

文章 2025-01-06 来自：开发者社区

Pandas数据应用：异常检测

引言在数据分析中，异常检测是一项重要的任务。异常值（也称为离群点）是指与大多数观测值显著不同的数据点。这些异常值可能会影响分析结果的准确性，甚至导致错误结论。Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大库，提供了多种方法来检测和处理异常值。本文将由浅入深地介绍常见的异常检测问题、常见报错及如何避免或解决这些问题&#x...

文章 2024-01-07 来自：开发者社区

pandas对波形异常数据处理实战

做数据分析很大一部分工作量都是在对数据处理，因为数据来源的质量问题，不能保证所有的数据都是正常的。对于数据分析和处理来说pandas无疑是常用的利器。下面通过一个实例来用pandas对波形异常数据进行实战处理。读取数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df_data=pd.read...

文章 2023-12-21 来自：开发者社区

两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法，拿走不谢！

通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候，常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了，今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子本文使用的测试 Excel 内容如下文末可以获取到该文件指定列读取一般情况下，我们使用 read_excel....

文章 2023-09-12 来自：开发者社区

pandas数据清洗之处理缺失、重复、异常数据

在数据分析和建模的过程中，有相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。幸运的是pandas和内置的Python标准库提供了高效、灵活的工具可以帮助我们轻松的做这些事情。本文重点介绍通过pandas进行数据的清洗。数据处理中的清洗工作主要包括对需要分析的数据集中的缺失值（空值）、重复值、异常值的处理。对于数据清洗一般也是分两个步骤，第一步就.....

文章 2022-10-12 来自：开发者社区

一文速学-Pandas异常值检测及处理操作各类方法详解+代码展示

前言使用Pandas进行数据预处理时需要了解Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的三篇博客详细介绍这两种数据结构的处理方法：一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码DataFrame行列表查询操作详解+代码实战DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示以上三篇均为基础知识，没有比较难的实战....

文章 2022-05-22 来自：开发者社区

两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法，拿走不谢！

通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候，常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了，今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子本文使用的测试 Excel 内容如下文末可以获取到该文件指定列读取一般情况下，我们使用 read_excel....

Pandas数据应用：异常检测

pandas对波形异常数据处理实战

两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法，拿走不谢！

pandas数据清洗之处理缺失、重复、异常数据

一文速学-Pandas异常值检测及处理操作各类方法详解+代码展示

两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法，拿走不谢！

Pandas您可能感兴趣