NumPy 数据清洗教程

数据清洗是数据分析中非常重要的一环，而NumPy作为Python中处理数值数据的强大库，在数据清洗方面也有着广泛的应用。本教程将带您了解如何在NumPy中进行数据清洗。

数据清洗概述

数据清洗通常包括以下步骤：

• 缺失值处理：处理数据集中的缺失值。
• 异常值处理：识别并处理数据集中的异常值。
• 重复值处理：识别并处理数据集中的重复值。

缺失值处理

在NumPy中，可以使用numpy.isnan()函数来检测缺失值。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
missing_values = np.isnan(data)

接下来，可以使用numpy.where()函数来找到缺失值的索引。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
missing_indices = np.where(np.isnan(data))[0]

处理缺失值的方法有很多，例如：

• 删除：删除含有缺失值的行或列。
• 填充：用某个值填充缺失值，例如用平均值、中位数或众数填充。

异常值处理

异常值是指那些与其他数据点明显不同的值。在NumPy中，可以使用numpy.std()和numpy.mean()函数来识别异常值。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 100, 5])
mean_value = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)

# 计算阈值
threshold = std_dev * 3

# 识别异常值
outliers = data[(data < mean_value - threshold) | (data > mean_value + threshold)]

处理异常值的方法也有很多，例如：

• 删除：删除异常值。
• 修正：将异常值修正为合理的值。

重复值处理

在NumPy中，可以使用numpy.unique()函数来识别重复值。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4])
unique_values, counts = np.unique(data, return_counts=True)

处理重复值的方法通常是将重复值删除。

扩展阅读

如果您想了解更多关于NumPy的数据清洗技巧，可以阅读以下教程：

• NumPy官方文档

希望这个教程能帮助您在NumPy中进行数据清洗。祝您学习愉快！