百大专升本

　　数据预处理常用的处理步骤，包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、北京汉邦高科数字技术股份有限公司，分箱、分组、排名、category转数值等，下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。

　　标准差法：异常值平均值上下1.96个标准差区间以外的值 分位数法：小于 1/4分位数减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，大于3/4减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，都为异常值

　　假如某门课最高分100，如果出现 -2， 120 这样的值，显然不合理，使用布尔类型的Series对象修改数值：

　　过滤某列重复值，使用 drop_duplicated 方法，第一个参数为列名，keep关键字等于last：最后一次出现此值行：

　　某列取值只可能为有限个枚举值，往往需要转为数值，使用get_dummies，或自己定义函数：