1樓：波羅學
介紹如何用python做資料預處理前，可以先了解下預處理有哪些步驟？簡單列舉了幾個，如下：
檢查，資料是存在髒資料、缺失等情況，如何找出它們；
清洗，如何丟棄異常的資料，或者進行補齊等操作；
篩選，選出自己對自己有價值的資料；
排序，指定字段排序，然後進行top n獲取等；
轉換，資料join、合併、運算等；
不嫌麻煩，直接用python原生資料結構也能處理，但比較複雜。簡單的方法，使用python強大的資料分析庫pandas了。
現在要學python的matplotlib和pandas，有沒有適合的這樣的資料分手教程書？
列舉一些簡單的例子，接下來隨便說說。
先準備資料，從sckit-learn中匯入鳶尾花的資料集，並生成dataframe。如下：
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
d = load_iris()
columns = ['SLength', 'SWidth', 'PLength', 'PWidth']
df = pd.DataFrame(d.data, columns=columns)
df["Type"] = list(map(lambda x: d.target_names[x], d.target))
檢視資料的基本資訊，比如行數、列數，欄位等。可通過info方法實現：
In [6]: df.info()
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 5 columns):
SpealLength 150 non-null float64
Spealwidth 150 non-null float64
PetalLength 150 non-null float64
PetalLength 150 non-null float64
Type150 non-null object
dtypes: float64(4), object(1)
memory usage: 5.9+ KB
通過head、tail了解資料的前後幾行，實現對資料的直觀認識。
In [8]: df.tail(5)
Out[8]:
SLength SWidth PLength PWidth Type
145 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
146 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
147 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
148 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
149 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica
通過describe了解資料的一些統計資訊
In [9]: df.describe()
Out[9SpealLength Spealwidth PetalLength PetalLength
count 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000
mean 5.843333 3.054000 3.758667 1.198667
std 0.828066 0.433594 1.764420 0.763161
min 4.300000 2.000000 1.000000 0.100000
25% 5.100000 2.800000 1.600000 0.300000
50% 5.800000 3.000000 4.350000 1.300000
75% 6.400000 3.300000 5.100000 1.800000
max 7.900000 4.400000 6.900000 2.500000
丟棄資料報含NaN的行。
In [10]: df.dropna()
注：這個資料集中沒有NaN資料，測試不出效果。
資料補齊，比如前向補齊。
In [11]: df.fillna(method='ffill')
支援各種篩選，比如選擇品種為virginica的鳶尾花，如下：
In [12]: df[df['Type'] == 'virginica']
按花蕊寬度進行排序，即PWidth
In [13]: df.sort_values(by='PWidth')
假設有了新品種，可以合併進來
In [14]: pd.concat([df, dn]).reset_index()
求平均數
In [15]: df.mean()
有點偷懶了，本來想寫的細點，突然有點累，上面介紹的都是一些基本的資料處理方法。
前面提到的那本書的購買。
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有沒有大神知道這個概率怎麼算？
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