数据预处理_data.isnull().sum()

数据可能存在的问题

在实际业务处理中，数据通常是脏数据。所谓的脏，指数据可能存在以下几种问题（主要问题）:

1. 数据缺失 （Incomplete） 是属性值为空的情况。如 Occupancy = “ ”
2. 数据噪声 （Noisy）是数据值不合常理的情况。如 Salary = “-100”
3. 数据不一致 （Inconsistent）是数据前后存在矛盾的情况。如 Age = “42” vs. Birthday = “01/09/1985”
4. 数据冗余 （Redundant）是数据量或者属性数目超出数据分析需要的情况。
5. 数据集不均衡 （Imbalance）是各个类别的数据量相差悬殊的情况。
6. 离群点/异常值 （Outliers）是远离数据集中其余部分的数据。
7. 数据重复（Duplicate）是在数据集中出现多次的数据。

数据预览

import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv('path',sep=',' ,header = 0,encoding='gbk',usecols=['col1','col2','col3'])#导入数据，把path改成文件路径；数据中有中文的话，就用encoding='gbk'，没有中文的话就用encoding='utf-8'；usecols是可以让我们选择哪几列
data.head()#查看前五行
data.i