数据处理步骤

1.数据清洗

1）处理缺失值
 ①查看
  df.info():查看数据基本信息
 ②查找
  df.isna():查找DataFrame对象缺失值，缺失数据用True表示，False表示不缺失
  df[‘列索引’].isna():指定列查找缺失值
  Series.isna():查找Series对象缺失值
 ③删除
  df.dropna():删除两大对象中含有缺失的数据(行)
  df.dropna(subset=[‘列索引’]):删除指定列缺失的行
 ④填充
  fillna()方法给缺失值填充数据
  df[‘列索引’]=df[‘列索引’].fillna(‘补充数据’)
2）处理重复值
 ①查找
  df.duplicated():查找DataFrame对象重复值，返回Series对象，重复为True,不重复为False
 ②查看
  df[df.duplicated()]:列表索引查看数据（重复数据）
 ③删除
 df.drop_duplicates():删除重复行
3）处理异常值
  df.describe():描述性统计,返回以下结果

计算机系统里：e+n代表的是10的n次方
布尔索引：对数据进行筛选：eg:df[年龄]>0
4）转换日期数据
  pd.to_datatime(arg,format)
   arg:pd[‘列索引’]=要转化的数据
   format:format=’%Y-%m-%d’,占位匹配符在‘Y’,‘m’,'d’之前。Y大写，m和d小写

2.数据整理

 提取时间信息：
  Series.dt.year:提取年
  Series.dt.month:提取月
  Series.dt.day:提取日
 添加新列：
 df[‘colname’]=Series

3.数据写入

 df.to_csv(path,encoding),index=False:将整理好的数据写入CSV文件中，index表示取消写入行索引
 path为文件路劲（相对路径\绝对路径）
 encoding为编码格式

4.离群值（outliers）

 1)通过业务/领域知识，统计指标、数据可视化(描述性统计)识别离群值。
 2)不可条件反射般剔除
 3）数据丢失/录入或记录错误导致
知识点：集中趋势指标，离散趋势指标，双称正态分布且数据连续，偏态分布，类别数据（CDA考试知识点已列出来）