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  • Python数据挖掘怎么进行预处理?

    我们既然进行数据挖掘,那就肯定和数据要做到一定关系,比如我们先要去了解数据,在对数据进行分析,然后处理等等,那这个过程是需要去操作实现的,我们在使用Python的时候要怎么去处理这些内容呢?下面给大家整理了相关流程,让大家可以快速处理数据。

    Python数据预处理实战

    常见的数据预处理方法如下内容:

    1、缺失值处理

    缺失值是指在一组数据中,某行数据缺失的某个特征值。

    2、异常值处理

    异常值产生的原因往往是数据在采集时发生了错误,如在采集数字68时发生了错误,误将其采集成680。

    3、数据集成

    相较于上文的缺失值处理和异常值处理,数据集成是一种较为简单的数据预处理方式。

    接下来以淘宝商品数据为例,介绍一下上文预处理的实战。

    在进行数据预处理之前,首先需要从MySQL数据库中导入淘宝商品数据。在开启MySQL数据库之后,对其中的taob表进行查询,得到了如下的输出:

    可以看到,taob表中有四个字段。其中title字段用于存储淘宝商品的名称;link字段存储淘宝商品的链接;price存储淘宝商品的价格;comment存储淘宝商品的评论数(一定程度上代表商品的销量)。

    通过pymysql连接数据库(如果出现乱码,则对pymysql的源码进行修改),连接成功后,将taob中的数据全部检索出来,然后借助pandas中的read_sql()方法便可以将数据导入到内存中。

    好啦,这就是Python数据挖掘中的预处理内容,大家如果也需要这些内容,可以根据小编以上对大家的教学,进行学习哦~

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