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  • 1,Pandas的缺失值Pandas选用标签方法表示缺失值,包括两种python原有的缺失值:浮点数据类型的NaN值,以及python的None对象。1.1 None:python对象类型的缺失值Pandas可以使用的第一种缺失值标签是None,它是一个...

    1,Pandas的缺失值

    Pandas选用标签方法表示缺失值,包括两种python原有的缺失值:浮点数据类型的NaN值,以及python的None对象。

    1.1 None:python对象类型的缺失值

    Pandas可以使用的第一种缺失值标签是None,它是一个Python单体对象,经常在代码中表示缺失值。由于None是一个Python对象,

    所以不能作为NumPy/Pandas数组类型的缺失值,只能用于object数组类型。

    这里的dtype=object表示NumPy认为由于这个数组是Python对象构成的,因此将其类型判断为object。

    使用Python对象构成的数组意味着如果对一个包含None的数组进行累积操作,如果sum()或者min(),那么通常会出现类型错误:

    这就是说,在Python中没有定义整数与None之间的加法运算。

    1.2 NaN : 数值类型的缺失值

    另一种缺失值的标签是NaN(全称Not a Number:不是一个数字),是一种在任何系统中都兼容的特殊浮点数。

    可以把NaN看作是一个数据病毒---->它会将与接触过的数据同化,即无论和NaN进行何种操作,最终结果都是NaN:

    这样的操作结果虽然定义合理,但是难免会造成一些困扰

    为此NumPy也提供了一些特殊的累计函数,它们可以忽略缺失值的影响

    需谨记,NaN是一种特殊的浮点数,不是整数、字符串等其它数据类型。

    1.3,Pandas中NaN与None的差异

    虽然NaN与None各有各的用处,但是Pandas把它们看成是可以等价交换的,在适当的时候会将两者进行替换

    Pands会将没有标签值得数据类型自动转换为NA,例如,当我们将整形数据中的一个值设置为np.nan时,这个值就会强制转换为浮点数缺失值NA。

    2 处理缺失值

    Pandas提供了一些方法来发现,剔除,替换数据结构中的缺失值:

    isnull() : 创建一个布尔类型的掩码标签缺失值

    notnull() : 与isnull相反

    dropna() : 返回一个剔除缺失值的数据

    fillna() : 返回一个填充了缺失值的数据副本。

    2.1 发现缺失值

    Pandas数据结构有两种有效的方法发现缺失值:isnull()和notnull(),每种方法都返回布尔类型的掩码数据。

    前面介绍过,布尔类型掩码数组可以直接作为Series或DataFrame的索引使用

    2.2 剔除缺失值

    除了前面介绍的掩码方法,还有两种很好用的缺失值处理方法,分别是dropna():剔除缺失值和fillna():填充缺失值。

    而在DataFrame上使用他们时需要设置一些参数

    我们没办法从DataFrame中单独剔除一个值,要么是剔除缺失值所在的整行,要么是整列。

    根据实际需求,有时需要剔除整行,有时可能是整列,DataFrame中的dropna()会有一些参数可以配置。

    默认情况下,dropn()会剔除任何包含缺失值的整行数据

    但是这样做也会把非缺失值一并剔除,因为可能有时候只需要全部是缺失值的行或列,或者绝大多数是缺失值的行或列。

    这些需求可以通过设置how或thresh参数来满足。他们可以设置剔除行或列缺失值的数量阈值。

    默认设置是how='any',也就是说只要有缺失值就剔除整行或者整列(通过axis设置坐标轴)。你还可以设置how='all',这样就只会剔除全部是缺失值的行或列了。

    还可以通过thresh参数设置行或列中非缺失值的最下数量,从而实现更加个性化的配置

    2.3 填充缺失值

    有时我们并不想移除缺失值,而是想把他们替换为有效的数值。有效的值有可能是0,1,2那样单独的值,也可能是经过填充或转换得到的,除了isnull()方法建立掩码来填充缺失值,Pandas为此专门提供了一个fillna()方法,它将返回缺失值后的数组副本。

    DataFrame的操作方法与Series类似,只是在填充时需要设置坐标轴参数axis

    需要注意的是,假如在从前往后填充时,需要填充的缺失值前面没有值,那么它就仍然是缺失值

    展开全文
  • 忽略缺失值也是不合理的,因此我们需要找到有效且适当地处理它们的方法。 在本文中,我们将介绍 8 种不同的方法来解决缺失值问题,哪种方法最适合特定情况取决于数据和任务。欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,技术交流...

    缺失值可能是数据科学中最不受欢迎的值,然而,它们总是在身边。忽略缺失值也是不合理的,因此我们需要找到有效且适当地处理它们的方法。

    在本文中,我们将介绍 8 种不同的方法来解决缺失值问题,哪种方法最适合特定情况取决于数据和任务。欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,技术交流可以文末加群,尽情畅聊。

    让我们首先创建一个示例数据框并向其中添加一些缺失值。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    我们有一个 10 行 6 列的数据框。

    下一步是添加缺失值。 我们将使用 loc 方法选择行和列组合,并使它们等于“np.nan”,这是标准缺失值表示之一。
    在这里插入图片描述
    这是数据框现在的样子:
    在这里插入图片描述
    item 和 measure 1 列具有整数值,但由于缺少值,它们已被向上转换为浮点数。

    在 Pandas 1.0 中,引入了整数类型缺失值表示 (),因此我们也可以在整数列中包含缺失值。 但是,我们需要显式声明数据类型。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    尽管有缺失值,我们现在可以保留整数列。

    现在我们有一个包含一些缺失值的数据框。 是时候看看处理它们的不同方法了。

    1. 删除有缺失值的行或列

    一种选择是删除包含缺失值的行或列。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    使用默认参数值,dropna 函数会删除包含任何缺失值的行。数据框中只有一行没有任何缺失值。同时我们还可以选择使用轴参数删除至少有一个缺失值的列。
    在这里插入图片描述

    2. 删除只有缺失值的行或列

    另一种情况是有一列或一行充满缺失值。 这样的列或行是无用的,所以我们可以删除它们。

    dropna 函数也可以用于此目的。 我们只需要改变 how 参数的值。

    在这里插入图片描述

    3. 根据阈值删除行或列

    基于“any”或“all”的删除并不总是最好的选择。 我们有时需要删除具有“大量”或“一些”缺失值的行或列。

    我们不能将这样的表达式分配给 how 参数,但 Pandas 为我们提供了一种更准确的方法,即 thresh 参数。

    例如,“thresh=4”意味着至少有 4 个非缺失值的行将被保留。 其他的将被丢弃。

    我们的数据框有 6 列,因此将删除具有 3 个或更多缺失值的行。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    只有第三行有 2 个以上的缺失值,所以它是唯一一个被丢弃的。

    4. 基于特定的列子集删除

    在删除列时,我们可以只考虑部分列。

    dropna 函数的子集参数用于此任务。 例如,我们可以删除在度量 1 或度量 2 列中有缺失值的行,如下所示:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    到目前为止,我们已经看到了根据缺失值删除行或列的不同方法。放弃并不是唯一的选择。 在某些情况下,我们可能会选择填充缺失值而不是删除它们。

    事实上,填充可能是更好的选择,因为数据意味着价值。 如何填补缺失值,当然取决于数据的结构和任务。

    fillna 函数用于填充缺失值。

    5. 填充一个常数值

    我们可以选择一个常量值来替代缺失值。如果我们只给 fillna 函数一个常量值,它将用该值替换数据框中的所有缺失值。

    更合理的方法是为不同的列确定单独的常量值。 我们可以将它们写入字典并将其传递给 values 参数。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    item 列中的缺失值替换为 1014,而 measure 1 列中的缺失值替换为 0。

    6. 填充聚合值

    另一种选择是使用聚合值,例如平均值、中位数或众数。

    下面这行代码用该列的平均值替换了第 2 列中的缺失值。

    在这里插入图片描述

    7. 替换为上一个或下一个值

    可以用该列中的前一个或下一个值替换该列中的缺失值。在处理时间序列数据时,此方法可能会派上用场。 假设您有一个包含每日温度测量值的数据框,但缺少一天的温带。 最佳解决方案是使用第二天或前一天的温度。

    fillna 函数的方法参数用于执行此任务。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    “bfill”向后填充缺失值,以便将它们替换为下一个值。看看最后一栏。 缺失值被替换到第一行。 这可能不适合某些情况。

    值得庆幸的是,我们可以限制用这种方法替换的缺失值的数量。 如果我们将 limit 参数设置为 1,那么一个缺失值只能用它的下一个值替换。 后面的第二个或第三个值将不会用于替换。

    8. 使用另一个数据框填充

    我们还可以将另一个数据帧传递给 fillna 函数。 新数据框中的值将用于替换当前数据框中的缺失值。

    将根据行索引和列名称选择值。 例如,如果 item 列的第二行中存在缺失值,则将使用新数据框中相同位置的值。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    以上是具有相同列的两个数据框。 第一个 没有任何缺失值。

    我们可以使用 fillna 函数如下:

    在这里插入图片描述
    df 中的值将替换为 df2 中关于列名和行索引的值。

    总结

    缺失将永远存在于我们的生活中。 没有最好的方法来处理它们,但我们可以通过应用准确合理的方法来降低它们的影响。我们已经介绍了 8 种不同的处理缺失值的方法,使用哪一个取决于数据和任务。


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  • 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,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-99')2. 用均值填充对于数值...

    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,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-99')

    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,下面对灰度分这个特征缺失值进行均值填充data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(data['灰度分'].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['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(data['灰度分'].mode()))

    4. 用上下数据进行填充

    用前一个数据进行填充data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(method='pad')

    用后一个数据进行填充data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna(method='bfill')

    5. 用插值法填充data['灰度分'] = data['灰度分'].interpolate()

    6. 用KNN进行填充from fancyimpute import BiScaler, KNN, NuclearNormMinimization, SoftImpute

    dataset = KNN(k=3).complete(dataset)

    展开全文
  • 处理缺失值的相关函数列表如下: dropna:根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签,并根据允许丢失的数据量来确定阈值 fillna:用某些值填充缺失的数据或使用插值方法(如“ffill”或“bfill”)。 isnull:返回...

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    导读:在进行数据分析和建模的过程中,大量的时间花在数据准备上:加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。

    缺失数据会在很多数据分析应用中出现。pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值。

    作者:韦斯·麦金尼(Wes McKinney)

    译者:徐敬一

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

    pandas对象的所有描述性统计信息默认情况下是排除缺失值的。

    pandas对象中表现缺失值的方式并不完美,但是它对大部分用户来说是有用的。对于数值型数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number来表示缺失值)。我们称NaN为容易检测到的标识值:

    In : 

    string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado'])
    
    string_data
    

    Out:

    0      aardvark
    1     artichoke
    2            NaN
    3       avocado
    dtype: object
    

    In:

    string_data.isnull()

    Out:

    0     False
    1     False
    2      True
    3     False
    dtype: bool

    在pandas中,我们采用了R语言中的编程惯例,将缺失值成为NA,意思是not available(不可用)。在统计学应用中,NA数据可以是不存在的数据或者是存在但不可观察的数据(例如在数据收集过程中出现了问题)。当清洗数据用于分析时,对缺失数据本身进行分析以确定数据收集问题或数据丢失导致的数据偏差通常很重要。

    Python内建的None值在对象数组中也被当作NA处理:

    In:

    string_data[0] = None
    
    string_data.isnull()
    

    Out:

    0      True
    1     False
    2      True
    3     False
    dtype: bool

    pandas项目持续改善处理缺失值的内部细节,但是用户API函数,比如pandas. isnull,抽象掉了很多令人厌烦的细节。处理缺失值的相关函数列表如下:

    • dropna:根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签,并根据允许丢失的数据量来确定阈值

    • fillna:用某些值填充缺失的数据或使用插值方法(如“ffill”或“bfill”)。

    • isnull:返回表明哪些值是缺失值的布尔值

    • notnull:isnull的反作用函数

    01 过滤缺失值

    有多种过滤缺失值的方法。虽然你可以使用pandas.isnull和布尔值索引手动地过滤缺失值,但dropna在过滤缺失值时是非常有用的。在Series上使用dropna,它会返回Series中所有的非空数据及其索引值:

    In:

    from numpy import nan as NA
    
    data = pd.Series([1, NA, 3.5, NA, 7])
    
    data.dropna()
    

    Out:

    0     1.0
    2     3.5
    4     7.0
    dtype: float64

    上面的例子与下面的代码是等价的:

    In:

    data[data.notnull()]

    Out:

    0     1.0
    2     3.5
    4     7.0
    dtype: float64

    当处理DataFrame对象时,事情会稍微更复杂一点。你可能想要删除全部为NA或包含有NA的行或列。dropna默认情况下会删除包含缺失值的行:

    In:

    data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA]
                         [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])
    cleaned = data.dropna()
    data
    

    Out:

       0     1     2
    0  1.0  6.5  3.0
    1  1.0  NaN  NaN
    2  NaN  NaN  NaN
    3  NaN  6.5  3.0
    

    In:

    cleaned

    Out:

       0     1     2
    0  1.0  6.5  3.0

    传入how='all’时,将删除所有值均为NA的行:

    In:

    data.dropna(how='all')

    Out:

         0    1    2
    0  1.0  6.5  3.0
    1  1.0  NaN  NaN
    3  NaN  6.5  3.0

    如果要用同样的方式去删除列,传入参数axis=1:

    In:

    data[4] = NA
    data

    Out:

         0    1    2   4
    0  1.0  6.5  3.0 NaN
    1  1.0  NaN  NaN NaN
    2  NaN  NaN  NaN NaN
    3  NaN  6.5  3.0 NaN

    In:

    data.dropna(axis=1, how='all')

    Out:

         0    1    2
    0  1.0  6.5  3.0
    1  1.0  NaN  NaN
    2  NaN  NaN  NaN
    3  NaN  6.5  3.0

    过滤DataFrame的行的相关方法往往涉及时间序列数据。假设你只想保留包含一定数量的观察值的行。你可以用thresh参数来表示:

    In:

    df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))
    
    df.iloc[:4, 1] = NA
    
    df.iloc[:2, 2] = NA
    
    df

    Out:

              0         1         2
    0 -0.204708       NaN       NaN
    1 -0.555730       NaN       NaN
    2  0.092908       NaN  0.769023
    3  1.246435       NaN -1.296221
    4  0.274992  0.228913  1.352917
    5  0.886429 -2.001637 -0.371843
    6  1.669025 -0.438570 -0.539741
    

    In:

    df.dropna()

    Out:

             0         1         2
    4 0.274992  0.228913  1.352917
    5 0.886429 -2.001637 -0.371843
    6 1.669025 -0.438570 -0.539741

    In:

    df.dropna(thresh=2)

    Out:

             0         1         2
    2 0.092908       NaN  0.769023
    3 1.246435       NaN -1.296221
    4 0.274992  0.228913  1.352917
    5 0.886429 -2.001637 -0.371843
    6 1.669025 -0.438570 -0.539741

    02 补全缺失值

    你有时可能需要以多种方式补全“漏洞”,而不是过滤缺失值(也可能丢弃其他数据)。

    大多数情况下,主要使用fillna方法来补全缺失值。调用fillna时,可以使用一个常数来替代缺失值:

    In:

    df.fillna(0)

    Out:

              0         1         2
    0 -0.204708  0.000000  0.000000
    1 -0.555730  0.000000  0.000000
    2  0.092908  0.000000  0.769023
    3  1.246435  0.000000 -1.296221
    4  0.274992  0.228913  1.352917
    5  0.886429 -2.001637 -0.371843
    6  1.669025 -0.438570 -0.539741

    在调用fillna时使用字典,你可以为不同列设定不同的填充值:

    In:

    df.fillna({1: 0.5, 2: 0})
    

    Out:

              0         1         2
    0 -0.204708  0.500000  0.000000
    1 -0.555730  0.500000  0.000000
    2  0.092908  0.500000  0.769023
    3  1.246435  0.500000 -1.296221
    4  0.274992  0.228913  1.352917
    5  0.886429 -2.001637 -0.371843
    6  1.669025 -0.438570 -0.539741

    fillna返回的是一个新的对象,但你也可以修改已经存在的对象:

    In:

    _ = df.fillna(0, inplace=True)
    df

    Out:

              0         1         2
    0 -0.204708  0.000000  0.000000
    1 -0.555730  0.000000  0.000000
    2  0.092908  0.000000  0.769023
    3  1.246435  0.000000 -1.296221
    4  0.274992  0.228913  1.352917
    5  0.886429 -2.001637 -0.371843
    6  1.669025 -0.438570 -0.539741

    用于重建索引的相同的插值方法也可以用于fillna:

    In:

    df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3))
    
    df.iloc[2:, 1] = NA
    
    df.iloc[4:, 2] = NA
    
    df

    Out:

              0         1         2
    0  0.476985  3.248944 -1.021228
    1 -0.577087  0.124121  0.302614
    2  0.523772       NaN  1.343810
    3 -0.713544       NaN -2.370232
    4 -1.860761       NaN       NaN
    5 -1.265934       NaN       NaN

    In:

    df.fillna(method='ffill')

    Out:

              0         1         2
    0  0.476985  3.248944 -1.021228
    1 -0.577087  0.124121  0.302614
    2  0.523772  0.124121  1.343810
    3 -0.713544  0.124121 -2.370232
    4 -1.860761  0.124121 -2.370232
    5 -1.265934  0.124121 -2.370232

    In:

    df.fillna(method='ffill', limit=2)

    Out:

              0         1         2
    0  0.476985  3.248944 -1.021228
    1 -0.577087  0.124121  0.302614
    2  0.523772  0.124121  1.343810
    3 -0.713544  0.124121 -2.370232
    4 -1.860761       NaN -2.370232
    5 -1.265934       NaN -2.370232

    使用fillna你可以完成很多带有一点创造性的工作。例如,你可以将Series的平均值或中位数用于填充缺失值:

    In:

    data = pd.Series([1., NA, 3.5, NA, 7])
    data.fillna(data.mean())
    

    Out:

    0     1.000000
    1     3.833333
    2     3.500000
    3     3.833333
    4     7.000000
    dtype: float64

    以下是fillna的函数参数。

    • value:标量值或字典型对象用于填充缺失值

    • method:插值方法,如果没有其他参数,默认是'ffill'

    • axis:需要填充的轴,默认axis=0

    • inplace:修改被调用的对象,而不是生成一个备份

    • limit:用于前向或后向填充时最大的填充范围

    关于作者:韦斯·麦金尼(Wes McKinney)是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。他是一名活跃的演讲者,也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前他在纽约从事软件架构师工作。

    本文摘编自《利用Python进行数据分析》(原书第2版),经出版方授权发布。

    延伸阅读《利用Python进行数据分析》

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    推荐语:Python数据分析经典畅销书全新升级,第1版中文版累计销售100000册。针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

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    公布时间:2021年4月21号(周三)晚上20点

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  • 缺失值NA 在R中,NA表示缺失值,NA是...1. 处理mean,sum等常规统计函数中的缺失值出现的问题:添加参数na.rm=T > x <- c(NA,1:20,NA,NA,34:35) > x [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
  • 多重插补(MCMC法),是在高缺失率下的首选插补方法,优点是考虑了缺失值的不确定性。一,热卡插补热卡填充(Hot deck imputation)也叫就近补齐,对于一个包含空值的对象,热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的...
  • 多重插补(MCMC法),是在高缺失率下的首选插补方法,优点是考虑了缺失值的不确定性。一,热卡插补热卡填充(Hot deck imputation)也叫就近补齐,对于一个包含空值的对象,热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的...
  • 无论是数据分析、数据挖掘,还是机器学习,都离不开数据预处理这一重要步骤。没有高质量的数据,就没有高质量的分析结果。而数据不完整,也就是数据中包含缺失值,正是数据分析工作者最常见的问题之一。...
  • R语言dplyr包coalesce函数处理缺失值(missing value)实战 目录 R语言dplyr包coalesce函数处理缺失值(missing value)实战 #导入dplyr包 #coalesce函数固定值填充缺失值 #coalesce函数合并两个向量填补缺失...
  • 实践中,建议遵循以下三个原则即可 在用pandas和numpy处理数据阶段将None,NaN统一处理成NaN,以便支持更多的函数。 如果要判断Series,numpy.array整体的等值性,用专门的Series.equals,numpy.array函数去处理,不要...
  • 判断是否存在缺失值 #返回True,False的表格 log_data.isnull() #只要有一个空值 这一列就是True 否则False log_data.isnull().any() #判断每一行是否有空值 log_data.isnull().any(axis=1) 丢弃缺失值 log_data....
  • 方法1(快速简单但效果差):把数值型(连续型)变量中的缺失值用其所对应的类别中的中位数替换。把描述型(离散型)变量缺失的部分用所对应类别中出现最多的数值替代。方法2(耗时费力但效果好):虽然依然是使用中位数和...
  • Python处理缺失值

    千次阅读 2020-12-23 21:29:59
    首先创建具有缺失值NaN(Not A Number)的CSV(comma-separated values)文件:import pandas as pdfrom io import StringIOcsv_data = """A,B,C,D1.0,2.0,3.0,4.05.0,6.0,,8.00.0,11.0,12.0,"""# If you are using ...
  • (1)归一化、(2)标准化、(3)处理缺失值 那我们开始吧。 特征预处理采用的是特定的统计方法(数学方法)将数据转化为算法要求的数字 1. 数值型数据 归一化,将原始数据变换到[0,1]之间 标准化,数据转化到...
  • 缺失值处理

    2021-01-28 06:31:00
    importpandas as pdimportnumpy as npfrom sklearn.preprocessing importImputer#生成缺失数据df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=['col1','col2','col3','col4'])df.iloc[1:2,1] =np.nandf.iloc[4,3] ...
  • 1 数据清洗1.1 处理缺失数据对于数值型数据,分为缺失值(NAN)和非缺失值,对于缺失值的检测,可以通过Python中pandas库的Series类对象的isnull方法进行检测。import pandas as pdimport numpy as npstring_data = pd...
  • 1.数据缺失 (Incomplete) :属性为空的情况 2. 数据噪声 (Noisy):数据不合常理的情况 3. 数据不一致 (Inconsistent):数据前后存在矛盾的情况。如 Age = “42” vs. Birthday = “01/09/1985” 4. 数据...
  • 1.连续处理方法 对于连续属性,不能直接根据连续属性的可取对节点进行划分,可以使用二分法对连续属性进行划分。 对于连续属性a,我们可考察包括 n-1 个元素的候选划分集合(n 个属性可形成 n-1 个候选点)...
  • Python Pandas 处理缺失值

    千次阅读 2021-01-13 18:56:27
    当我们拿到一份原始数据,首先会查看数据的基础信息,例如每一列数量统计,内存消耗、...因此,数据预处理中非常重要的一项工作就是处理缺失值。本文例子使用的是泰坦尼克号数据集,首先预览一下数据集的整体情况:...
  • Create ML处理缺失值

    2021-01-28 11:13:57
    机器学习样本理想的情况下倒是不需要做太多处理,但是实际样本很有可能会有很多缺失值,这个时候如果不对缺失值处理,就根本无法进行模型的训练。例子所用的测试数据来源:使用MLDataTable加载训练数据import Cocoa...
  • 首先,创建一个imputer实例,指定你要用属性的中位数值替换该属性的缺失值: from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy="median") 由于中位数值只能在数值属性上计算,所以我们...
  • pandas处理缺失值

    2021-01-07 22:40:06
    1、处理缺失值 pandas使用浮点值NaN(Not a Number来表示缺失值),pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值,例如:pandas对象的所有描述性统计信息默认情况下是排除缺失值的。 NaN的常用处理方法: **dropna:...
  • 机器学习处理缺失值 这个回答比较通俗易懂。 自己总结下,遇到有值为NaN时,通常是这几种方法: 去除该NaN的行 用平均值/众数/中位数/分位数/邻居行的值,本质是填充,该做法需要先验知识支持,容易引入噪声。 用...
  • 1、缺失值的处理我们将学习三种处理缺失值的方法。然后我们将比较这些方法在实际数据集上的有效性。缺失值的介绍:有很多种方法可以使数据以丢失的值结束。例如:两居室的房子不包括第三居室大小的价值。调查对象可...
  • 目录缺失值产生的原因机械原因:由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,如收集车流量数据的地感线圈损坏等人为原因:由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失,比如,在市场调查中被访人...
  • 数据清洗_缺失值处理

    2021-09-08 17:22:45
    原文链接:风一带你一起学习数据清洗_缺失值处理 碎碎念念:大家好!我是风一、有人调侃做数据的、80%的时间都是花在数据清洗上、虽然有时很想反驳一下、但现实确实经常是如此,那么何为数据清洗?需要处理的数据...
  • 数据分析中缺失值处理方法1、缺失值的分类按照数据缺失机制可分为:(1)完全随机缺失(missing completely at random, MCAR)所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关.(2)随机缺失...
  • 处理缺失值 处理不平衡的数据 处理异常值 分档 编码 特征缩放 1.特征选择 特征选择是对所需的独立特征的选择。选择与依赖特征有更多关系的独立特征将有助于建立一个好的模型。一般做好特征选择有以下几种方法...

空空如也

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处理缺失值

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