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這篇文章給大家分享的是有關Python數據挖掘如何進行預處理的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。
Python數據預處理實戰
常見的數據預處理方法如下內容：
1、缺失值處理
缺失值是指在一組數據中，某行數據缺失的某個特征值。
2、異常值處理
異常值產生的原因往往是數據在采集時發生了錯誤，如在采集數字68時發生了錯誤，誤將其采集成680。
3、數據集成
相較于上文的缺失值處理和異常值處理，數據集成是一種較為簡單的數據預處理方式。
接下來以淘寶商品數據為例，介紹一下上文預處理的實戰。
在進行數據預處理之前，首先需要從MySQL數據庫中導入淘寶商品數據。在開啟MySQL數據庫之后，對其中的taob表進行查詢，得到了如下的輸出：
可以看到，taob表中有四個字段。其中title字段用于存儲淘寶商品的名稱;link字段存儲淘寶商品的鏈接;price存儲淘寶商品的價格;comment存儲淘寶商品的評論數(一定程度上代表商品的銷量)。
通過pymysql連接數據庫(如果出現亂碼，則對pymysql的源碼進行修改)，連接成功后，將taob中的數據全部檢索出來，然后借助pandas中的read_sql()方法便可以將數據導入到內存中。
感謝各位的閱讀！關于Python數據挖掘如何進行預處理就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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