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1. 数据集基本信息
df = pd.read_csv()
df.head()：前五行；
df.info()：
- rangeindex：行索引；
- data columns：列索引；
- dtypes：各个列的类型，
- 主体部分是各个列值的情况，比如可判断是否存在 NaN 值；
对于非数值型的属性列
- df[‘some_categorical_columns'].value_counts()：取值分布；
df.describe()： 各个列的基本统计信息
- count
- mean
- std
- min/max
- 25%, 50%, 75%：分位数
df.hist(bins=50, figsize=(20, 15))：统计直方图；
对 df 的每一列进行展示：
train_prices = pd.DataFrame({'price': train_df.SalePrice,
'log(price+1)': np.log1p(train_df.SalePrice)})
# train_prices 共两列，一列列名为 price，一列列名为 log(price+1)
train_prices.hist()
2. 数据集拆分
def split_train_test(data, test_ratio=.3): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_size = int(len(data)*test_ratio) test_indices = shuffled_indices[:test_size] train_indices = shuffled_indices[test_size:] return data.iloc[train_indices], data.iloc[test_indices]
3. 数据预处理
- 一键把 categorical 型特征（字符串类型）转化为数值型：
df['label'] = pd.Categorical(df['label']).codes
- 一键把 categorical 型特征（字符串类型）转化为 one-hot 编码：
df = pd.get_dummies(df)
- null 值统计与填充：
df.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head() # 填充为 mean 值 mean_cols = df.mean() df = df.fillna(mean_cols) df.isnull().sum().sum() 0
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？