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數(shù)據(jù)清洗是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除重復(fù)值、缺失值處理、異常值處理等操作。下面是一些常見的數(shù)據(jù)清洗操作的示例代碼：
- 去除重復(fù)值：
df = df.drop_duplicates()
- 缺失值處理：
- 刪除含有缺失值的行：
df = df.dropna()
- 填充缺失值為指定值：
df = df.fillna(value)
- 插值填充缺失值：
df = df.interpolate()
- 異常值處理：
- 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差刪除異常值：
df = df[np.abs(df['column'] - df['column'].mean()) <= (3 * df['column'].std())]
- 根據(jù)箱線圖刪除異常值：
q1 = df['column'].quantile(0.25)
q3 = df['column'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
df = df[(df['column'] >= q1 - 1.5 * iqr) & (df['column'] <= q3 + 1.5 * iqr)]
以上代碼只是示例，具體的數(shù)據(jù)清洗操作需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)情況進(jìn)行調(diào)整和擴(kuò)展。
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正文完
