数据预处理(重复值/异常值/数据离散化)——Python数据清洗实战笔记(7)_离散异常值的处理

导库，读取数据

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../data/MotorcycleData.csv',encoding='gbk',na_values='Na')
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1.重复值处理·对价格和里程数数据进行处理

自定义函数,把价格中的美元符号、逗号、里程数逗号去掉；

def f(x):
    if '$' in str(x):
        x = str(x).strip('$')
        x = str(x).replace(',','')
    else:
        x = str(x).replace(',','')
    return float(x)
#价格处理
df['Price'] = df['Price'].apply(f)
#里程处理
df['Mileage'] = df['Mileage'].apply(f)
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查看是否有重复数据

>>> print('数据是否存在重复观测:\n',any(df.duplicated()))
数据是否存在重复观测:
 True
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查看重复数据

df[df.duplicated()]
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计算重复数量

np.sum(df.duplicated())
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删除所有变量都重复的行，注意：这里没有inplace=True

df.drop_duplicates()
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按照两个变量重复来去重

df.drop_duplicates(subset=['Condition','Condition_Desc','Price','Location'],inplace=True)
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2.缺失值处理

查看缺失比率

df.apply(lambda x : sum(x.isnull(