1.处理缺失值1.1数据删除函数作用：删除Dataframe某行或某列的数据语法：df.drop（labels=[]）drop函数的几个参数：labels=：接收一个列表，内含删除行/列的索引编号或索引名axis=：删除的轴向0代表删除行；1代表删除列inplace=：是否改变原数组默认False即生成一个新数组1.2缺失值的查看方法描述df.isnull（）返回一个布尔数组，是缺失值就显示Tru

一、数据常见的问题包括但不限于：数据的完整性----例如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等数据的唯一性----例如不同来源的数据出现重复的情况数据的权威性----例如同一个指标出现多个来源的数据，且数值不一样数据的合法性----例如获取的数据与常识不符，年龄大于150岁数据的一致性----例如不同来源的不同指标，实际内涵是一样的，或是同一指标内涵不一致二、缺失值处理判断方法：df.isnull()通

通过观察统计信息，可以进一步决定数据清洗和数据转换的策略。例如，如果某个数值型列的最大值或最小值远离其平均值，则可能存在异常值或离群值

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相关技术介绍...52.1大数据技术和应用领域...52.2机器学习算法及其在城市交通中的应用...62.3智慧城市交通系统及其构成要素...63数据来源和处理...73.1数据来源和获取方式...73.2数据清洗和预处理

2.2图像矫正接下来对采集的数据进行人工校正2.3数据清洗（1）对数据进行进行旋转，达到增加数据量的目的。（2）对数据进行灰度化处理，将三维图片降为二维。（

Pandas库使用入门5——数据清洗删除数据数据去重缺失值处理在前几篇关于pandas的文章中，笔者分别介绍了：pandas的基本数据结构、数据对象的创建和查看pandas数据的数值运算、统计和排序对DataFrame

DataFrame的两种方式1.3.导出csv文件二、数据检查2.1查考表头和表尾2.2查看列名2.3查看索引2.4查看行列数2.5查看数据类型2.6查看空值2.7查看数据表的信息2.8查看唯一值三、数据清洗

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