《数据挖掘与机器学习》 课件2.2.4 数据合并.pptxVIP

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数据挖掘与机器学习

DATAMININGA°NDMACHINELEARNING

处理农产品基本信息数据

农产品信息可视化分析

——NumPy、pandas与Matplotlib库

任务描述处理农产品基本信息数据

水稻是全球最重要的粮食作物之一，水稻审定数据可以为农业科技创新提供重要的参考

和依据，可以帮助选择高产、优质、抗逆性强的水稻品种，促进绿色、可持续的农业生

产方式，有助于推动农业的可持续发展。

本任务先了解水稻信息数据的情况，根据数据检测的内容可知数据存在缺失值、重复值、

异常值的情况，并对数据中的缺失值、重复值、异常值进行处理，增强后续数据分析的

效果。

对数据进行仔细的处理和清洗，确保数据的质量可靠，为后续的数据分析和决策提供更

可信的基础，也展现了劳动精神的价值和应用。

处理农产品基本信息数据

任务要求

读取农产品基本信息数据。

检测数据缺失值的情况，并进行缺失值处理。

检测数据异常值的情况，并进行异常值处理。

检测数据重复值的情况，并进行重复值处理。

Part1相关知识

·数据读取与写入

·pandas数据结构

·pandas数据处理

处理农产品基本信息数据

pandas数据处理

堆叠就是简单地将两个表拼在一起，

也被称作轴向连接、绑定或连接。

数据清洗横向堆叠

堆叠合并

数

pandas数据合并纵向堆叠

据处理

主键合并

分组聚合

主键合并，即通过一个或多个键将

两个数据集的行连接起来.

堆叠合并数据处理农产品基本信息数据

横向堆叠

·横向堆叠，即将两个表在x轴向拼接在一起，可以使用concat函数完成。concat函数的基

本使用格式如下。

pandas.concat(objs,axis=0,join=outer,ignore_index=False,keys=None,levels=None,

names=None,verify_integrity=False,sort=False,copy=True)

堆叠合并数据处理农产品基本信息数据

concat函数的常用参数及其说明如下。

参数名称