## 数据分析缺失值处理
在进行数据分析和建模过程中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况。缺失值可能是由于数据采集过程中的错误或者数据录入时的遗漏所导致的。缺失值的存在会对数据分析和模型建立的结果产生影响，因此在进行数据处理前，我们需要对缺失值进行处理。
### 缺失值的处理方法
缺失值的处理方法主要有以下几种：
1. 删除含有缺失值的样本
2. 删除含有缺失值的特征
3. 用均值、中位
原创
2023-09-18 05:17:18
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处理方式：1：将含有缺失值的案例剔除2：根据变量之间的相互关系填补缺失值3：根据案例之间的相似性填补缺失值4：使用能够处理缺失值的工具 一、将缺失值剔除合适选该方案：当含有缺失值的记录所占的比例在可用数据集中非常小的时候，选该方案比较合理#complete.cases()产生一个布尔值，当数据框的相应的行中不含有NA值，函数返回TURE
#显示所有含有空值的数据行
algae[!co
数据的准备往往占到整个工作的70%的时间。数据准备包括了数据的抽取，清洗，转换，集成。这里简单介绍一下数据缺失值处理的一般方法。数据缺失值处理主要分成三个大类1.删除；2.补齐；3.忽略。删除数据将存在遗漏信息属性值的数据删除，得到一个完整的数据组。优点：简单易行，在数据含有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的数据与信息表中的数据量相比非常小的情况下是非常有效的 缺点：它是以减少历史数据来换取信息的
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2023-07-27 18:31:50
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写在前面上周我们读取完了数据（Python数据分析实战：获取数据），下面就要对数据进行清洗了，首先是对缺失值的处理。缺失值也就是空值，先找出来再处理。查看缺失值可以使用isnull方法来查看空值，得到的结果是布尔值。# 查看缺失值df_list.isnull()结果：对于小的数据集来说，可以这样看，但对于大的数据集这样查看空值貌似没什么意义，没关系，还有其他方法，可以使用info方法# 查看空值d
原创
2021-01-19 21:44:03
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缺失值处理
原创
2021-09-07 16:35:29
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圣人曾说过：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。本篇开始分享如何使用Python进行数据分析，主要侧重介绍一些分析的方法和技巧，而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题中提及，但不详细介绍。本篇
原创
2021-01-22 19:27:36
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进行简单的数据处理时，我们处理的基本都是完整的数据集，但是实际问题中我们经常会遇到带有缺失值的数据，处理此类数据也就显得尤为重要。处理缺失值的一般步骤首先我们列出处理缺失值的一般步骤，对整个流程有一个大致的了解。识别缺失数据；检查导致数据缺失的原因；删除包含缺失值的实例或用合理的数值插补缺失值。数据缺失的种类完全随机缺失（MCAR）随机缺失（MAR）非随机缺失（NMAR）完全随机缺失：若某变量的缺
原创
精选
2023-02-27 12:15:50
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在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值创建数据为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解检查缺失值对于现在的数据量，我们完全可以直接查看整个数据来检查是否存在缺失值看到有两列含有缺失值。当然如果数据集比较大的话，就需要使用data.isnull().sum()来检查缺失值或者
原创
2021-01-21 21:26:15
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机器学习中非常重要的一环就是特征工程，包含数据的预处理（缺失值的处理，数据变换，特征的选择）缺失值的处理一、缺失值的类型缺失值主要可以分为三类：完全随机缺失：数据缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全或完全变量。随机缺失：数据的缺失不是完全随机的，也就是说该类数据的缺失值依赖于其他完全变量。完全非随机缺失：数据的缺失依赖于不完全变量自身。二、缺失值的处理方法删除含有缺失值的个案：
# 如何进行缺失数据分析
缺失数据分析是数据科学中一个重要的步骤，目的是评估数据缺失的程度及其对分析结果的影响。这篇文章将逐步教你如何实现缺失数据分析，并提供必要的代码示例和图表展示。
## 流程概述
在进行缺失数据分析之前，我们需要明确分析的步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 | 工具/库 |
|------|------
1、数据缺失原因信息获取不及时；很多情况下数据值的属性不是同时获得的，比如体检，安全警报。信息遗漏；可能是人为遗漏，也可能是由于数据采集设备和存储设备的故障等原因。属性不可用；特殊数据中没有该属性值。2、属性值缺失和数据缺失属性值缺失不代表一定存在数据值的缺失，如果缺失的属性值本来就是无关的，则可直接忽略或删除。因此，在补全缺失值时需要结合相应的场景对缺失值中包含的有用信息进行补全。3、缺失值的类
Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。在往期文章中，已经详细讲解了Pandas做分析数据的四种基本操作：索引、分组、变形及合并。现在，开始正式介绍Pandas的数据结构类型：缺失数据、文本数据、分类数据和时序数据。在接下来的两章中，会接触到数据预处理中比较麻烦的类型，即缺失数据和文本数据（
原创
2021-02-04 20:55:30
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Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。在往期文章中，已经详细讲解了Pandas做分析数据的四种基本操作：索引、分组、变形及合并。现在，开始正式介绍Pandas的数据结构类型：缺失数据、文本数据、分类数据和时序数据。在接下来的两章中，会接触到数据预处理中比较麻烦的类型，即缺失数据和文本数据（
原创
2021-02-04 20:55:34
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pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
原创
2023-08-04 15:06:21
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转眼国庆假期已经过去，实在不想投身工作啊。祖国母亲，咱们再过个农历生日可好，让我们再为你庆生几天。一想到2018年已无法定节假日，还是收拾心情，开始认真搬砖吧。前言原因数据缺失在数据处理的过程中十分常见，其原因有很多，主要可以总结为三大类：无意的：信息被遗漏，例如数据采集过程的故障导致数据缺失，例如记录过程的缺失等。有意的：有些数据集的特征描述中将缺失值作为特征值。不存在：有些数据的特征属性本身不
原创
2021-01-02 16:54:24
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分析数据, 缺失值处理 ,去重处理， 噪音处理 看了charlotte的博客分析数据, 缺失值处理 学习总结，很受用，如是将她的画图的部分代码添加完整，可以运行，这样学起来更直观. 1.分析数据 在实际项目中，当我们确定需求后就会去找相应的数据，拿到数据后，首先要对数据进行描述性统计分析，查看哪些数
原创
2021-07-23 09:28:26
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Python----数据分析-pandas.数据缺失的处理目录：一、对nan值的判断二、对nan值所在行
原创
2022-08-12 15:21:33
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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。本文我们就来谈一下缺失值的处理。一、缺失值类型·完全随机缺失（Missing Completely At Random，MCAR）例如，测量室温的温度传感器发送的数据有一定的概率损坏（不依赖于任何变量）。·随机缺
原创
2023-06-27 16:03:41
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逻辑回归 Logistic Regression前言什么是逻辑回归逻辑回归的优点和缺点逻辑回归的应用场景构建逻辑回归模型的注意事项逻辑回归模型的评价指标python实现逻辑回归建模的方法python实现逻辑回归建模的示例逻辑回归模型的参数总结 前言逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法。什么是逻辑回归分类任务的目标是引入一个函数，将观测值映射到与之相关联的类或标签。逻辑回归主要解
缺失值指数据集中某些变量的值有缺少的情况，缺失值也被称为NA（not available）值。在pandas里使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点数和非浮点数中的缺失值，用NaT表示时间序列中的缺失值，此外python内置的None值也会被当作是缺失值。需要注意的是，有些缺失值也会以其他形式出现，比如说用NULL，0或无穷大（inf）表示。pip install d2l -i ht
原创
2023-05-20 01:32:30
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