Python中常见的预处理方式有哪些？详解Python预处理的方法 _预处理方式

在处理大型的数据类型的时候，不仅要进行清洗还有做转换处理，在处理的过程中会出现值的缺失或者出现重复值的情况，遇到这种问题时，就要采用Python中的预处理模式，今天的这篇文章中详细的给大家介绍了几种预处理的方法，一起来看看吧。

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常见的预处理方式
1、数据清洗
要对一个大量的数据进行处理的时候，可能在数据中会出现缺失值或者是重复值的情况，使用数据清洗的过程就是将这些缺失值进行填充补缺，或者是删除群点，纠正数据来达到清洗的目的。简单的说就是将不需要的数据去除，有问题的数据处理，同时还有根据数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性来考察数据，从而得到标准的、干净的、连续的数据。
2、数据集成
目前是处于大数据时代，所以要处理的数据源越来越多，对于数据的分析都是来自数据源的合集，将大量的多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储，在这些源中可能包含着一个数据库或者是一个存放着数据的文件。
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