电力系统建模与分析软件：Python二次开发_22. 电力系统高级数据分析.docx
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22.电力系统高级数据分析
22.1数据清洗与预处理
在电力系统建模与分析中，数据的质量直接影响到模型的准确性和分析结果的可靠性。数据清洗与预处理是数据分析的第一步，旨在去除噪声、处理缺失值、修正错误数据等，以确保数据的完整性和一致性。
22.1.1处理缺失值
电力系统数据中常常会出现缺失值，这些缺失值如果不进行处理，可能会导致模型训练失败或分析结果不准确。常见的处理方法包括删除缺失值、填充缺失值等。
删除缺失值
删除缺失值是最简单的方法，但可能会导致数据量减少，影响分析结果。可以通过Pandas库中的dropna方法来删除含有缺失值的行或列。
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