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  • sql语句计算缺失率

    2021-05-09 15:33:04
    计算某个数据库中某个表的某个属性的缺失率。 语句 SELECT COUNT(*) FROM `表名` WHERE `属性` IS NULL INTO @meiyou; SELECT COUNT(*) FROM `表名` INTO @total; SELECT @meiyou/@total AS 缺失值; 结果 ...

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    背景

    计算某个数据库中某个表的某个属性的缺失率。

    语句

    SELECT COUNT(*) FROM `表名` WHERE `属性` IS NULL INTO @meiyou;
    SELECT COUNT(*) FROM `表名`  INTO @total;
    SELECT @meiyou/@total AS 缺失值;
    

    结果

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  • python 计算缺失值个数以及缺失率

    千次阅读 2019-10-13 22:51:39
    import os import pandas as pd os.chdir(r"D:\pycharm程序文件\练习1") data = pd.read_excel("data.xlsx") # 计算表格行列数 ...# 查看某 一/多 列的缺失值isnull() print(data['被保险人年龄...
    
    import os
    import pandas as pd
    
    os.chdir(r"D:\pycharm程序文件\练习1")
    data = pd.read_excel("data.xlsx")
    
    # 计算表格行列数
    print(data.shape)
    print(data.shape[0]) # 计算行的个数
    
    # 查看某 一/多 列的缺失值isnull()
    print(data['被保险人年龄'].isnull())
    
    # 计算每一列缺失值个数 info(); 输出非空值non-null的个数及数据类型
    print(data.info())
    
    # 查看两列非空值个数及数据类型data[['列1','列2']].info()
    print(data[['风险类别(A最低,E最高)','被保险人年龄']].info())
    
    # 查看某一列非空值个数data[['列1']].info()
    print(data[['风险类别(A最低,E最高)']].info())
    
    # info()不支持series类型, 所以不能用data['列1'].info()
    
    """
    (1)
    
    找不到直接计算空值行数的方法
    利用加减法计算缺失值个数及缺失率
    1. 先用count()计算出行数(列非空值的行数); count(axis=1)是计算列数的. 默认axis=0
    2. shape[0]计算出总行数
    
    """
    missing_value = data['风险类别(A最低,E最高)'].shape[0] -  data['风险类别(A最低,E最高)'].count()
    missing_rate = missing_value/data['风险类别(A最低,E最高)'].shape[0]
    print("missing_value = %d"%missing_value)
    print('missing_rate = {}'.format(missing_rate))
    
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  • 实际工作中对于这些变量的处理,我们可能并不是急于删除,而是首先从业务角度分析导致变量缺失率过高的原因,如果无法定位问题,接下来才是着手对缺失率过高的变量进行处理。 缺失的种类 完全随机缺失:没有规律,...

    背景

    机器学习的本质是利用数据得到我们想要的函数关系,从而给出相关的预测。但是在实际生产过程中,由于各种原因很多样本采集的特征变量并不能做到完全覆盖所有样本,不同变量的缺失率可能达到70%以上。实际工作中对于这些变量的处理,我们可能并不是急于删除,而是首先从业务角度分析导致变量缺失率过高的原因,如果无法定位问题,接下来才是着手对缺失率过高的变量进行处理。

    缺失的种类

    • 完全随机缺失:没有规律,原因不详的缺失
    • 随机缺失:该变量的缺失与其他其他变量有关。比如,变量A记录了某用户的用电量,变量B记录了记录用电的时间,如果变量A因为一些原因只在某个特定的时间内缺失时,那A的缺失类型就是随机缺失。
    • 完全非随机缺失:缺失只与变量自身有关。比如记录中有些用户不愿透露个人信息导致的变量缺失。

    说明:前两种缺失在变量充足的情况下可以直接删除,最后一种情况删除变量可能会导致样本出现偏差,从而导致模型偏差,所以处理第三类缺失时需要谨慎一些。

    缺失值的统计方法

    def get_missing_rate(df):
        """
        获取dataframe变量缺失率
        Args:
            df: dataframe 需要统计缺失的dataframe
    
        Returns:
            mr_df: 统计好的缺失率dataframe
        """
        import numpy as np
        mr_df = df.cou
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  • import os import pandas as pd os.chdir(r"D:\pycharm程序文件\练习1") data = pd.read_excel("data.xlsx") ...missing_rate_list = [] # 填放每一列的缺失率 for i in range(data.shape[...
    import os
    import pandas as pd
    
    os.chdir(r"D:\pycharm程序文件\练习1")
    data = pd.read_excel("data.xlsx")
    
    missing_value_list = [] # 填放每一列缺失值的个数
    missing_rate_list = []  # 填放每一列的缺失率
    
    for i  in range(data.shape[1]): # 遍历所有的列; 循环次数为列的次数
        data1 = data.iloc[:,i]      # 用iloc[:,['列1','列2']] 依次从第0列索引到最后一列
        missing_value = data.shape[0] - data1.count() # data1.count()分别计算每一列的非空值
        missing_value_list.append(missing_value)  # 将缺失值个数添加到missing_value_list列表中
    
        missing_rate = missing_value/data.shape[0] # 计算缺失率
        missing_rate_list.append(missing_rate)
    
    # print(missing_value_list)
    # print(missing_rate_list)
    
    
    # 将两个列表合并成字典
    colunm_name = [] # 放置每一列索引名的列表;得出的结果是[ () ]形式; 需要手工删除(), 重新构建列表
    
    # 将数据表格中每一列的标签输出构成列表[()]
    for item in data.itertuples():
        # 获取所有列标签
        # print('获取所有列标签: ', item._fields)
        colunm_name.append(item._fields)
        break
    # print(colunm_name)
    
    new_colunm_name = ['保单号', '起保日期', '终止日期', '渠道', '品牌', '车系', '保单性质', '续保年',
                       '投保类别', '是否本省车牌', '使用性质', '车辆种类', '车辆用途', '新车购置价', '车龄',
                       '险种', 'NCD', '_18', '客户类别', '被保险人性别', '被保险人年龄', '是否投保车损',
                       '是否投保盗抢', '是否投保车上人员', '三者险保额', '签单保费', '立案件数', '已决赔款', '是否续保']
    
    
    # 合并两个列表, 使输出结果形式为
    for i in new_colunm_name:
        for a in missing_rate_list:
            print("{}缺失率={}".format(i,a))
            break
    
    print("/"*188)
    
    for i in new_colunm_name:
        for b in missing_value_list:
            print("{}缺失值={}".format(i,b))
            break
    """
    data1 = data.iloc[:,17]
    print(data1.count())
    
    """
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
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  • Spark统计DataFrame每列的缺失率

    千次阅读 2020-03-24 17:04:59
    // scala 版本 import org.apache.spark.sql.functions.col // tax_info 为一个dataframe val columns=tax_info.columns ...// 统计每列的缺失记录数 val missing_cnt=columns.map(x=>data.select(co...
  • python dataframe缺失率计算

    千次阅读 2018-10-26 14:23:55
    #缺失率计算 def miss(x): return(sum(pd.isnull(x))/len(x))
  • 计算缺失率的多种方法

    千次阅读 2018-08-29 21:10:57
    '当前预算毛利' ] > 100 , '当前预算毛利' ] = 100 dataBasicInfo.ix[dataBasicInfo[ '首次毛利' ] 100 , '首次毛利' ] = - 100 dataBasicInfo.ix[dataBasicInfo[ '首次毛利' ] > 100 , '首次...
  • 在对数据进行分析时,我们不可避免的会遇到不完整的数据,对这些不完整的数据进行处理之前我们需要了解数据缺失的情况,以下代码展示了怎么计算不... output:行的缺失个数和缺失率 """ row, co...
  • Cache缺失率的计算

    千次阅读 2017-05-21 09:19:25
    Cache缺失率的计算 @(组成原理) Cache缺失率的考察可以直接结合着直接映射知识点的考察,且综合性难度更大一些。 再次思考Cache的基本原理,要从读写两个角度深入思考。 Cache和主存都被分为若干大小相等的块...
  • dataframe 统计各个列的元素缺失率

    千次阅读 2018-11-16 20:03:49
    def remove_the_null(data,data1,a): #第二个参数:当缺失率达到多少时,直接删除 t=[] for col_name in data.columns: changdu = len(data[col_name]) cnt = list(data[col_name].isna()).count(True) ...
  • 基于处理器访存缺失率的节能软件设计与实现.pdf
  • 在医学数据中经常出点缺失值,不可盲目删除或丢弃,需要通过专业的手段填补分析缺失得数值类型,以进一步更好地得出结论,做出有意义的结果。本书是金勇军老师编写的缺失数据的统计处理,可以作为参考书、大学教材。
  • 通过SAS宏程序,计算数据集中的每一个变量中的缺失值占变量中所有观测值得比例。
  • # 检查数据中是否有缺失值 np.isnan(train).any() Flase:表示对应特征的特征值中无缺失值 True:表示有缺失值 通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。 ...
  • 获取数据的缺失占比 案例分析 在数据建模前,需要查看每一列数据的缺失情况,当缺失值的占比超过一定阈值,就需要考虑,这一列数据(或者这一个变量)是否需要参与建模。 一般选用的阈值在0.9,即:当某一个变量的...
  • select ssku_id,a from ( select ssku_id,1 as a from (select ssku_id from salesskubom order by ssku_id asc) t where not exists (select 1 from salesskubom where ssku_id=t.ssku_id-1) union ...
  • 为了验证自己填补算法的好坏,一般采用完整数据集进行人为缺失,缺失机制为完全随机缺失(Missing Completely At Random, MCAR),我们可以按照不同的比例,设定缺失率为5%,10%,15%,... ,50%等。 R语言中,...
  • python查看数据缺失值比例模板

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    对于一个DataFrame数据, 如何查看其缺失值的情况 %matplotlib inline import missingno as msno msno.matrix(data, figsize = (16, 5)) def missing_values_table(df): mis_val = df.isnull().sum() # 总缺失值 ...
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  • pandas查看缺失数据占比(实战)

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    ① 显示每个列有缺失值的比例 缺失数量/总数量 m = df.shape[0] print(df.isnull().sum() / m) ② 将age字段使用众数做缺失值填充 print(df[‘Age’].mode()) df[‘Age’] = df[[‘Age’]].fillna(24) print(df[...
  • LGnet——具有缺失值的多变量时间序列预测的局部和全局时间动力学联合建模 Joint Modeling of Local and Global Temporal Dynamics for Multivariate Time Series Forecasting with Missing Values 作者: Xianfeng ...

空空如也

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