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（pandas）评论数据清洗1.空值处理2.数据去重3.定向剔除无用评论1.空值处理# 直接删除评论列中的空值（不包含空字符串）df = df.dropna(subset=['comment'])2.数据去重去重时最好把多列作为参照，不能只根据评论列，防止删除不同人写出的相同评论。# 根据用户id与comment两列作为参照，如存在用户id与comment同时相同，那么只保留最开始出现的。df.d

数据清洗的目的是修正异常值，以更好地进行运算和观察结果。通过Pandas对序列或数据帧的清洗分为两个步骤：异常检测和数据修正。1.异常检测Pandas中的空值用‘NaN’表示，可以通过调用isnull和notnull来检测序列对象和数据帧对象是否为异常值。import pandas as pddic = {'name': ['Tom', 'Tony', 'Jack'], 'age': [16, 1

通过本文的学习你将了解到为什么要进行标准化，以及标准化的常用方法。为什么需要标准化数据集标准化是许多在scikit-learn中实现的机器学习估计器的共同要求;如果个体特征不是或多或少地像标准正态分布（零均值，单位标准差的正态分布），算法的表现可能会大打折扣。实际上，我们经常忽略数据的分布形状，而仅仅做零均值、单位标准差的处理。在一个机器学习算法的目标函数里的很多元素所有特征都近似零均值，方差具有