Python數(shù)據(jù)分析課堂作業(yè)總結(jié)（附有代碼數(shù)據(jù)）_第1頁
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Python數(shù)據(jù)分析課堂作業(yè)總結(jié)（附有代碼數(shù)據(jù)）作業(yè)一：數(shù)據(jù)清洗問題描述在這個作業(yè)中，我們需要清洗一個包含有缺失值和異常值的數(shù)據(jù)集，并進行一些基本的數(shù)據(jù)處理操作。解決方案我采取了以下步驟來進行數(shù)據(jù)清洗：1.首先，我使用Pandas庫讀取數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)進行初步的探索性分析。importpandasaspd讀取數(shù)據(jù)集data=pd.read_csv('data.csv')探索性分析print(data.head())#查看前幾行數(shù)據(jù)print(())#查看數(shù)據(jù)的基本信息2.探索性分析的結(jié)果顯示數(shù)據(jù)集中存在缺失值和異常值。對于缺失值，我選擇了刪除含有缺失值的行。刪除含有缺失值的行data=data.dropna()3.對于異常值，我選擇了使用均值替代。首先，我計算了每一列的均值，并將其存儲在一個字典中。計算每一列的均值mean_values={}forcolumnindata.columns:mean_values[column]=data[column].mean()4.然后，我使用均值替代異常值。使用均值替代異常值forcolumnindata.columns:data[column]=data[column].replace(data[column]>mean_values[column],mean_values[column])5.最后，我保存清洗后的數(shù)據(jù)集。保存清洗后的數(shù)據(jù)集data.to_csv('cleaned_data.csv',index=False)結(jié)果分析通過以上的數(shù)據(jù)清洗過程，我成功地處理了數(shù)據(jù)集中的缺失值和異常值

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