1、缺失数据的处理
导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
dfNew = dfData.dropna(axis = 0)) # 删除含有缺失值的行
有时也会填充缺失值或替换缺失值，在此就不做介绍了。
2、重复数据的处理
对于重复数据，通常会删除重复行。使用 pandas 中的 .duplicated() 可以查询重复数据的内容，使用 .drop_duplicated() 可以删除重复数据，也可以对指定的数据列进行去重。
dfNew = dfData.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复的数据行
3、异常值处理
数据中可能包括异常值， 是指一个样本中的数值明显偏离样本集中其它样本的观测值，也称为离群点。异常值可以通过箱线图、正态分布图进行识别，也可以通过回归、聚类建模进行识别。
箱线图技术是利用数据的分位数识别其中的异常点。箱形图分析也超过本文的内容，不能详细介绍了。只能笼统地说通过观察箱形图，可以查看整体的异常情况，进而发现异常值。
dfData.boxplot() # 绘制箱形图
以上就是python数据预处理的三种情况，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
推荐操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
