带有脏数据的特征工程[关闭]答案

【问题标题】：Feature engineering with dirty data [closed]带有脏数据的特征工程[关闭]
【发布时间】：2020-06-22 14:17:46
【问题描述】：

我有这个任务，我需要清理数据并在数据集上进行特征工程，但数据本身非常脏，因为一些数据被移动（在错误的列上）或 NULL。如何使用 python 清理所有数据？除了使用 python，我不允许以任何方式更改数据集？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我推荐使用 pandas 和 NumPy，我已经使用包从 CSV 和 Excel 文件中导入数据，然后使用 lambda 函数转换现有列，或者您可以根据它们的值删除列和行，使用条件选择行。最后，您还可以导出回任何原始格式，例如 Excel 或 CSV。

这是来自 Real Python 的一篇关于使用这些包清理数据的文章。我希望这可以帮助您入门。

【讨论】：

【解决方案2】：

一般来说，我建议使用 pandas 库 (https://pandas.pydata.org/docs/index.html) 在 python 中进行数据清理。但是，您的问题非常模糊，几乎没有具体细节，因此很难提供更多建议。

【讨论】：