Java程序在定义类时，除了使用class关键字标识之外，还可以在class之前增加若干类的修饰符来修饰限定所定义的类的特性。类的修饰符分为访问控制符和非访问控制符两大类。修饰符之间的先后排列次序对类的性质没有任何影响。 一，非访问修饰符。1， 抽象类： 凡是用abstract修饰符修饰的类被称为抽象类。抽象类就是没有具体对象
转载
2024-09-16 11:59:16
50阅读
在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。1、缺失查看首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据）import pandas as pd
# 统计缺失值数量missing=data.isnull().sum().reset_index().rename(col
转载
2024-01-24 22:29:59
188阅读
目录0、前言1、缺失值的识别1.1 每个数据的识别-isnull() 1.2 每列/行是否包含缺失值-isnull.any()/isnull.all()1.3 缺失值的个数-isnull().sum() 1.4 检查所有的数据-data.info()1.5 缺失值可视化-missingno库1.5.1 缺失值的矩阵图1.5.2 缺失值的条形图1.5.3 缺失值的热力图2、缺失值
转载
2024-04-10 09:28:29
639阅读
1、数据处理的流程2 数据预处理 Preprocessing & Impute2.1 数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可
转载
2024-07-31 17:23:41
81阅读
处理缺失数据的方法 1）用平均值、中值、分位数、众数、随机值等替代。 如果预计该变量对于学习模型效果影响不大，可以对unknown值赋众数，这里认为变量都对学习模型有较大影响，效果一般，因为等于人为增加了噪声，不建议采取此法。 数值型的话，均值和近邻或许是更好的方法。做成哑变量更适合分类、顺序型变量。 2）用其他变量做预测模型来算出缺失变量。 效果比方法1略好。有一个根本缺陷，如果
转载
2024-04-23 22:35:04
120阅读
1
原创
2022-11-02 09:48:42
132阅读
1评论
数据库中的三值逻辑 在SQL中，逻辑值与其他编程语言不同，其他编程语言往往只有true和false，而在SQL中，还多了一个值UNKNOWN，当与NULL进行比较时会出现这种值，如(1==NULL)结果为UNKNOWN。下面看看维基百科的详细说明。数据库查询语言SQL实现三值逻辑作为处理NULL字段内容的一种方式。SQL使用NULL来表示在数据库中缺失数据。如果一个字段不包含定义的值，
转载
2023-12-15 21:11:32
102阅读
检测缺失值：1 # 检测缺失值
2 # isnull --判定，如果是缺失值，---True 如果不是，---False --和sum连用 --统计各列的缺失值个数
3 # notnull --判定，如果有值，True，如果缺失，--False，和sum连用 --count类似--统计非空数据的数目
4 # print('缺失值检测：\n', pd.isnull(data).sum()) ---
转载
2023-07-11 22:01:04
136阅读
处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。 今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。 KNN代表" K最近邻居"，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。 它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。正如标题所示，我们不会将算法用于分类
转载
2024-07-19 20:26:12
69阅读
spark官方中文文档（spark亚太研究院联合出品）读书笔记
1、RDD操作
http://www.tuicool.com/articles/ZfeQrq7
RDD支持两种操作：
转换(transformations),可以从已有的数据集创建一个新的数据集;
动作(actions),在数据集上运行计算后，会向驱动程序返回一个值。
m
处理缺失数据的高级方法 缺失数据的传统方法和现代方法，主要使用VIM和mice包。使用VIM包提供的哺乳动物睡眠数据（sleep，注意不要将其与基础安装中描述药效的sleep数据集混淆）。数据来源于Allison和Chichetti（1976）的研究，他们研究了62种哺乳动物的睡眠、生态学变量和体质 ...
转载
2021-08-17 16:54:00
1129阅读
2评论
在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。缺失值的判断pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset
转载
2023-10-10 07:04:19
275阅读
为什么要处理缺失值这一段完全是废话了。含有缺失数据的样本，你要么删了，要了就填充上什么值。删了就会损失一部分的样本信息，填充要是填充的不合适，会给样本增加噪音。所以这就是一个选择的问题：选择删除还是填充；选择填充方式处理缺失值的8种方法这里先说一下，我总结了自己在竞赛中的操作，以及一些大佬的处理方法，建议处理缺失值的方法是：先尝试删除有缺失项的数据，然后训练模型，先把baseline做出来；然后会
转载
2023-11-26 13:56:10
146阅读
现实情况下，研究人员手上拿到的数据，无论多少，一般都会包含缺失值。 如何妥善处理缺失值，以获得可靠的统计分析结果，是重多研究者关注的问题。本文基于多篇文献及网络资料，重点从缺失原因，缺失数类型，以及处理方法，对以上问题进行了一定程度的解答。另外本文提供了一部分网络收集的R代码，供实战参考，如有建议或疑问，评论区留言。数据缺失的3大原因（1）采集过程损失。客观条件的限制，如历史条件下，设备的局限导致
转载
2024-06-07 13:22:09
153阅读
基于jdk8进行分析，并与jdk7进行比较HashMap概述HashMap是基于Map接口实现的，元素以键值对的方式进行存储，并且允许使用null键和null值，因为key不允许重复，所以只能有一个就键为null，另外HashMap不能保证放入元素的顺序，所以他是无序的，和放入的顺序并不能完全相同。而且HashMap是线程不安全的（主要体现在Put方法）继承关系public class HashM
文章目录前言1 加载原始数据2 查找缺失值并填充缺失值总结2021年4月5日09:51:56更新2021年5月18日10:46:15更新2022年10月15日07:25:01更新参考资料： 前言 现实中采集的原始数据不一定满足预测模型的需求，往往在使用之前需要对原始数据进行处理，使得采集的原始数据满足需求，本文主要做的是数据缺失处理方法。1 加载原始数据load('pm25data.mat'
缺失值处理介绍一、造成数据缺失的原因二、数据缺失机制三、空值语义四、空值处理的重要性和复杂性五、空值处理方法的分析比较5.1 删除元组5.2 数据补齐5.2.1 人工填写（filling manually）5.2.2 特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）5.2.3 平均值填充（Mean/Mode Completer）
转载
2024-06-23 11:29:55
293阅读
1、查看缺失值方法一：df.isunll 是缺失值显示Trueimport pandas as pd
df = pd.read_excel('测试.xlsx')
print(df.isnull()) 查看每列缺失值的总和：df.isnull().sum()import pandas as pd
df = pd.read_excel('测试.xlsx',index_col='姓名')
print
转载
2023-10-08 06:39:23
1395阅读
sql where语句1 语句2语句2解释表达式输出行数解释包含python""空字符串where 语句1162语句2未作筛选,语句1下的全部行(后作全部行)NULLNone"and 字段 like '%%'"筛选字段为任意字符串where 语句1 and …65剔除非字符串不含非字符串不含None"and 字段 is not NULL"剔除NULLwhere 语句1 and …65剔除NULL不
原创
2024-01-24 16:58:52
188阅读
缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的，产生的原因主要有人为原因和机械原因两种，其中机械原因是由于机器故障造成数据未能收集或存储失败，人为原因是由主观失误或有意隐瞒造成的数据缺失。缺失值清洗策略制定合理的缺失值数据处理策略，不仅可以提升缺失值数据处理的效率，还可以使处理后数据的可靠性得到保证，提高最终分析结果的准确性。缺失值的处理方法很多，这里建议大家在清洗缺失值时，首先计算数据源字段缺失
转载
2024-10-11 15:58:56
107阅读
