数据质量分析
脏数据包括：缺失值；异常值；不一致的值；重复数据及含有特殊符号的数据；
1.缺失值处理
统计缺失率，缺失数
2.异常值处理
（1）简单统计量分析
（2）3Q原则
正态分布情况下，小概率事件为异常值
不服从正太分布的，可以用原离平均值多少倍标准差来分析
（3）箱线图分析
使用describe()描述
主要数据探索函数
1.Pandas常用函数总结
导入数据
导出数据
查看、检查数据
数据选取
数据清理
dataframe处理NAN值
data_3=data_3.where(data_3.notnull(),0)
dataframe类型转换
data_3['Var5']=data_3['Var5'].astype(float)
数据处理：Filter 、Sort 和 GroupBy
查看具体有哪几个值
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]news_ids = list(set(ids))news_ids.sort(ids.index)
数据合并、数据统计
2.拓展统计特征函数
累计统计特征函数
- cumsum ：依次给出前1-n个数的和
- cumprod： 依次给出前1-n个数的积
- cummax： 依次给出前1-n个数的最大值
- cummin： 依次给出前1-n个数的最小值
- rolling_sum(): 总和(按列)
- rolling_mean(): 算数平均值
- rolling_var(): 方差
- rolling_std(): 标准差
- rolling_corr(): 相关系数矩阵
- rolling_cov(): 协方差矩阵
- rolling_skew():偏度(三阶矩)
- rolling_kurt(): 峰度(四阶矩)
参考：https://www.cnblogs.com/yaowentao/p/8882386.html