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  • Python缺失值填充

    2021-07-26 15:57:47
    在对数据进行预处理时,常常会遇到缺失值问题,采用Python自带的功能进行缺失值填充。 1.对某一列进行填充 假设现在有一个名为df的数据框,我们要将其中的bin_volume列的空值用1代替(后面再取对数后即可化为0),...

    在对数据进行预处理时,常常会遇到缺失值问题,采用Python自带的功能进行缺失值填充。

    1.对某一列进行填充

    假设现在有一个名为df的数据框,我们要将其中的bin_volume列的空值用1代替(后面再取对数后即可化为0),代码如下:

    df['bin_volume'].fillna(1)
    

    2.对整个数据框进行填充

    用1填充数据框df中所有的空值,代码如下:

    df.fillna(1)
    

    3.填充值不是固定值的时候

    # 向下填充:用缺失值所在行的上一行数据填充缺失值
    df.fillna(method = 'ffill')
    # 向上填充:用缺失值所在行的下一行数据填充缺失值
    df.fillna(method = 'bfill')
    
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  • python缺失值填充

    千次阅读 多人点赞 2019-04-26 15:50:12
    1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充。 data['分数'] = data['分数'].fillna('-1') 2. 用均值填充 对于数值型的特征,其缺失值也可以用未缺失数据的均值填充。 data['分数...

    1. 用固定值填充

    对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充。

    data['分数'] = data['分数'].fillna('-1')

    2. 用均值填充

    对于数值型的特征,其缺失值也可以用未缺失数据的均值填充。

    data['分数'] = data['分数'].fillna(data['分数'].mean()))

    3. 用众数填充

    与均值类似,可以用未缺失数据的众数来填充缺失值。

    data['分数'] = data['分数'].fillna(data['分数'].mode()))

    4. 用上下数据进行填充

    用前一个数据进行填充

    data['分数'] = data['分数'].fillna(method='pad')

    用后一个数据进行填充

    data['分数'] = data['分数'].fillna(method='bfill')

    5. 用插值法填充

    data['分数'] = data['分数'].interpolate()

    6. 用KNN进行填充

    from fancyimpute import BiScaler, KNN, NuclearNormMinimization, SoftImpute
    dataset = KNN(k=3).complete(dataset)

    如果对你有帮助,请点下赞,予人玫瑰手有余香! 

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  • 下面小编就为大家分享一篇python实现数据预处理之填充缺失值的示例。具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python缺失值填充的几种方法

    万次阅读 多人点赞 2019-06-14 10:37:41
    常见的数据缺失填充方式分为很多种,比如删除法、均值法、回归法、KNN、MICE、EM等等。R语言包中在此方面比较全面,python稍差。 python目前已有的两种常见的包,第一个是impyute,第二个是fancyimpute。比如...

    缺失值的产生机制

    缺失值可分为两类:一类是这个值实际存在但是没有被观测到,例如客户的性别;另一类是这个值实际就不存在,例如,在调查顾客购买的洗发液品牌时,如果某位顾客根本没有购买任何洗发液,那么这位顾客购买的洗发液品牌缺失。如何处理缺失值是一个很复杂的课题,有兴趣的读者可以参阅这方面的专著。

    缺失值的产生有三种机制:

    1.完全随机缺失(MissingCompletelyatRandom)

    某个变量是否缺失与它自身的值无关,也与其他任何变量的值无关。例如,由于测量设备出故障导致某些值缺失。

    2.随机缺失(MissingatRandom)

    在控制了其他变量已观测到的值后,某个变量是否缺失与它自身的值无关。例如,人们是否透露收入可能与性别、教育程度、职业等因素有关系。

    如果这些因素都观测到了,而且尽管收入缺失的比例在不同性别、教育程度、职业的人群之间有差异,但是在每一类人群内收入是否缺失与收入本身的值无关,那么收入就是随机缺失的。

    3.非随机缺失(MissingNotatRandom)

    即使控制了其他变量已观测到的值,某个变量是否缺失仍然与它自身的值有关。例如,在控制了性别、教育程度、职业等已观测因素之后,如果收入是否缺失还依赖于收入本身的值,那么收入就是非随机缺失的。

    缺失值的处理

    常见的数据缺失填充方式分为很多种,比如删除法、均值法、回归法、KNN、MICE、EM等等。R语言包中在此方面比较全面,python稍差。
    python目前已有的两种常见的包,第一个是impyute,第二个是fancyimpute。比如fancyimpute中集成了很多方式,包括均值、众数、频数填充,KNN填充、MCMC填充等。

    一、直接填充

    0值/-1值填充

    data = pd.read_csv(path,encoding='gbk')
    data = data.fillna(-1)
    

    单变量填补

    用单一变量的均值/中位数/众数/二分之一最小值/零值进行补值,这种方法会导致数据分布的偏移,方差偏小,PCA上会看到一条补值导致的直线等问题。
    这种方法仅在缺失数据集满足正态分布的情况下可以达到比较好的效果,而在现实应用中,往往连对数据具一定的先验知识都很难做到,而现实数据往往又并不是简单的正态分布,因此这一方法不可避免的将带来数据的各种统计参数的扭曲。

    二、插值填充

    所谓的插值法就是通过两点(x0,y0),(x1,y1)估计中间点的值,假设y=f(x)是一条直线,通过已知的两点来计算函数f(x),然后只要知道x就能求出y,以此方法来估计缺失值。当然我们也可以假设f(x)不是直线,而是其他函数。

    data = pd.read_csv(path,encoding='gbk')
    for f in data:  # 插值法填充
        data[f] = data[f].interpolate()
        data.dropna(inplace=True)
    

    interpolate函数默认采用线性插值,即假设函数是直线形式,缺失值用前一个值和后一个值的平均数填充。
    还可以根据数字来进行插值,用到参数method=‘values’,此时索引的数值实际上就是用于估计y的x值。
    如果index是时间,我们还可以用method=time来插值。不过当dataframe是多重索引(multiIndex)时,只能用线性插值。
    此外还可以通过参数设定采用多项式插值填充等方式。
    参考:
    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.interpolate.html
    https://jingyan.baidu.com/article/a501d80cf7c9c3ec620f5e5a.html

    三、KNN预测缺失值进行填充

    KNN预测的步骤是选择出其他不存在缺失值的列,同时去除掉需要预测缺失值的列存在缺失值的行,然后计算距离。
    如果缺失值是离散的,使用K近邻分类器,投票选出K个邻居中最多的类别进行填补;如果为连续变量,则用K近邻回归器,拿K个邻居中该变量的平均值填补。

    这里使用的是fancyimpute库,安装的时候需要visual C++环境。

    from fancyimpute import KNN
    
    data = pd.read_csv(path,encoding='gbk')
    data = pd.DataFrame(KNN(k=6).fit_transform(data)) 
    data.columns = ['sex','age','label']  # fancyimpute填补缺失值时会自动删除列名
    

    注意fancyimpute的KNN填补会自动去除DataFrame数据的列名,所以如果后续操作对列名有要求,需要重新添加列名。

    四、Kmeans预测缺失值进行填充

    五、可视化

    见本人的另一篇博文

    参考网址:
    面对有大量缺失值的数据应该怎样处理比较合理? - 晔无殊的回答 - 知乎
    MetImp 1.2 (开源的的缺失值补值软件)
    缺失值处理方法综述
    缺失值的产生机制
    缺失值的处理(非常好)

    展开全文
  • 主要给大家介绍了关于Python时间序列缺失值(日期缺失填充)的处理方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
  • 点赞、关注再看,养成良好习惯 Life is short, U need Python 初学Python,快来点我吧...Python中统计缺失值的方法如下(下面结合具体数据集,直接上代码): import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_c
  • 而当缺失数据比较少时,需要对数据进行填充。 栗子 import numpy as np from numpy import nan import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(3,19,1).reshape(4,4),index=list('abcd')) print(data) data....

    引入

    在实际的项目中,当缺失数据比较多的情况下,可以直接滤除;而当缺失数据比较少时,需要对数据进行填充。

    栗子

    import numpy as np
    from numpy import nan
    import pandas as pd
    data=pd.DataFrame(np.arange(3,19,1).reshape(4,4),index=list('abcd'))
    print(data)
    data.iloc[0:2,0:3]=nan
    print(data)
    
          0     1     2   3
    a   NaN   NaN   NaN   6
    b   NaN   NaN   NaN  10
    c  11.0  12.0  13.0  14
    d  15.0  16.0  17.0  18
    
    print(data.fillna(0))   ### 用0填充缺失数据
    

    结果为:

          0     1     2   3
    a   0.0   0.0   0.0   6
    b   0.0   0.0   0.0  10
    c  11.0  12.0  13.0  14
    d  15.0  16.0  17.0  18
    

    其他填充操作:

    print(data.fillna(data.mean()))    # 用每列特征的均值填充缺失数据
    print(data.fillna(data.median()))  # 用每列特征的中位数填充缺失数据
    print(data.fillna(method='bfill')) # 用相邻后面(back)特征填充前面空值
    
    values={0:10,1:20,2:30}
    print(data.fillna(value=values))   # 用字典对不同的列填充不同的缺失数据
    ...
    

    拓展: pandas 处理缺失值[dropna、drop、fillna]

    dropna: 去掉含有缺失值的样本(行)
    drop:将含有缺失值的列(特征向量)去掉
    fillna:将缺失值用某些值填充(0,平均值,中值等)

    相关优秀博客:

    [1]. Python 数据清洗之缺失数据填充fillna
    [2]. pandas 处理缺失值[dropna、drop、fillna]

    展开全文
  • 五、python 缺失值处理(Imputation)

    万次阅读 2018-06-08 19:48:59
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  • 我建立了一个图中的pm10和pm25的线性方程y=kx+b,y是pm10,x是pm25,请问怎么用python填充,求具体代码,我还没学过python(只填充空值,原有数据不改变)![图片说明]...
  • python 缺失值的向前填充

    千次阅读 2018-01-20 12:07:00
    method='bfill'可实现按下方值填充 转载于:https://www.cnblogs.com/mahailuo/p/8320309.html
  • 封面图片:《Python程序设计基础(第2版)》,ISBN:9787302490562,董付国,清华大学出版社图书详情:https://item.jd.com/12319738.html好...
  • python缺失值处理

    千次阅读 2018-04-23 19:38:10
    None是python中的缺失值,类型是NoneType NaN也是python中的缺失值,意思是不是一个数字,类型是float 在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None 找出空值 isnull() ...
  • import pandas as pd import numpy as np test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6], 'counts':[1,2,None,1,4,5], 'amounts':[54,49,None,52,...#指定值填充 test_df['counts'] = test_df['counts'].fillna(12) #均值填充
  • 今天小编就为大家分享一篇python实现数据清洗(缺失值与异常值处理),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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  • 今天小编就为大家分享一篇Python Pandas实现数据分组求平均填充nan的示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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  • pyhton_使用插值法填充缺失值

    千次阅读 2019-12-30 22:12:33
    pyhton_使用插值法填充缺失值 # 라이브러리를 임포트합니다. import pandas as pd import numpy as np ​ # 날짜를 만듭니다. time_index = pd.date_range("01/01/2010", periods=5, freq="M") ​ # 设置索引 ...
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    千次阅读 2019-12-18 16:25:16
    python_通过KNN来填充缺失值 # 加载库 import numpy as np from fancyimpute import KNN from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_blobs # 创建模拟特征矩阵 features...
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