Pandas常用的数据清洗方法

df.duplicated(  ).any(  )   #判断数据集中是否有重复值df.drop_duplicates( inplace=True )
df.duplicated().any()    # 判断数据集中是否有重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)   #删除重复值,inplace=True 说明在原数据集上进行修改,

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时间: 2024-10-20 19:54:58

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结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的).

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