数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 何时以及为什么数据丢失？ 想象一下有一个产品的在线调查。很多时候，人们不会分享与他们有关的所有信息。 很少有
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2018-09-13 16:04:00
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打算爬虫,安装mysqldb 结果使用pip安装出错 在centos-6.4上pip install mysql-python，报错如下[sentry@kjtest111 mysql-python]$ pip install mysql-python Downloading/unpacking my
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2016-12-01 12:06:00
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做数据分析挖掘特征之前，都要先处理好数据，数据处理里第一步我们要先处理有缺失值的情况。 查看导入的数据缺失情况： 通过打印的输出我们可以发现使用 isnull方法可以判断值是否为空，isnull().sum()方法按列输出缺失值的个数。 我们可以利用数据框(DataFrame)的values属性来获
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2021-05-26 21:44:54
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2019-07-24 17:02:00
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数据清理-缺失值 数据清理例程试图填充缺失的值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中的不一致。 缺失值 在处理数据时，会发现很多元组的一些属性没有记录值。可使用以下方法补充。（1） 忽略元组：当缺少类标号时通常这样做。除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。当每个属性缺失值的百分比变化很大时，它
在数据挖掘过程中，我们接触到的数据并不总是完整的，要么缺失、不结构化，要么严重的就是数据错误，就像生活也并不总是完美的。因为大数据的黑箱操作，那么，当我们拿到一份或者自己...
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2021-07-12 14:00:46
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在数据挖掘过程中，我们接触到的数据并不总是完整的，要么缺失、不结构化，要么严重的就是数据错误，就像生活也并不总是完美的。因为大数据的黑箱操作，那么，当我们拿到一份或者自己...
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2021-07-12 14:01:09
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目录一：了解NaN:二：缺失值加载：1：加载数据，不包含缺失值：2：缺失值的处理：一：了解NaN:1: NaN啥也不是：注意使用一定要导包：from numpy import NaN,nan,NAN二：缺失值加载：1：加载数据，不包含缺失值：2：缺失值的处理：...
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2021-07-30 14:03:54
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1.处理缺失值方法 在pandas中，将缺失值称为NA，意思是not available（不可用） pandas在处理缺失值时，我们先了解相关函数介绍。 NA处理方法： 函数名 描述 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 ...
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2021-10-19 19:11:00
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目录一：了解NaN:二：缺失值加载：1：加载数据，不包含缺失值：2：缺失值的处理：一：了解NaN:1: NaN啥也不是：注意使用一定要导包：from numpy import NaN,nan,NAN二：缺失值加载：1：加载数据，不包含缺失值：2：缺失值的处理：...
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2022-02-28 14:05:20
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Mysql实战之求出缺失范围1.求出缺失范围1.1需求根据表中某个变化字段，求出变化字段的缺失范围。如下给出一个例子：1.2代码select afrom x as x1where not exists ( select * from x as x2 where x1.a + 1 = x2.a);select a+1 as start_rangefrom x as x1...
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2021-07-07 17:07:04
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Mysql求最小正整缺失值1.需求给出一串数字，求出这串数字中的最小正整缺失值2.示例查看表数据mysql> select * from x;+------+| a |+------+| 3 || 4 || 5 || 6 |+------+4 rows in set (0.00 sec)对于上述的表数据，最小的缺失值应该是7....
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2021-07-07 17:07:17
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Mysql实战之求出缺失范围1.求出缺失范围1.1需求根据表中某个变化字段，求出变化字段的缺失范围。如下给出一个例子：1.2代码select afrom x as x1where not exists ( select * from x as x2 where x1.a + 1 = x2.a);select a+1 as start_rangefrom x as x1...
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2022-01-28 09:43:20
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Mysql求最小正整缺失值1.需求给出一串数字，求出这串数字中的最小正整缺失值2.示例查看表数据mysql> select * from x;+------+| a |+------+| 3 || 4 || 5 || 6 |+------+4 rows in set (0.00 sec)对于上述的表数据，最小的缺失值应该是7....
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2022-01-28 09:56:35
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假设有三个烤饼：一个烤饼两面都进行了烤制；一个只烤制了一面；一个两面都没有进行烤制。现在你买了一个烤饼，服务员给你放到了餐桌上。此时，你发现你看到的烤饼的一面是烤制过的，那么此时你猜测它的另一面也是烤制的概率是多少？可能有不少人会回答：1/2。原因很简单，因为3个烤饼的6个面，有一半是烤制过的，另一半是没有烤制的，所以概率是1/2。但是实际上，这儿犯了一个错误，忽略了现有的条件，因为你已经知道了1
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2020-12-29 15:56:12
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假设有三个烤饼：一个烤饼两面都进行了烤制；一个只烤制了一面；一个两面都没有进行烤制。现在你买了一个烤饼，服务员给你放到了餐桌上。此时，你发现你看到的烤饼的一面是烤制过的，那么此时你猜测它的另一面也是烤制的概率是多少？可能有不少人会回答：1/2。原因很简单，因为3个烤饼的6个面，有一半是烤制过的，另一半是没有烤制的，所以概率是1/2。但是实际上，这儿犯了一个错误，忽略了现有的条件，因为你已经知道了1
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2020-12-29 15:56:19
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一、缺失值 1 缺失值类型 空值：在pandas中的空值是：" "，空的字符串，不是缺失值。 缺失值：pandas里，如果是DataFrame（数据帧）中,缺失值可以表示为NaN或者NaT（缺失时间）。可以用 Numpy的np.NaN/np.nan直接定义赋值缺失值。 NaN 是浮点型 针对数值为 ...
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2021-06-17 23:37:09
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数据集: train=pd.read_csv('./1.csv')//用代码读取数据 print(train)//并对其输出 输出结果: id sd q0 NaN 7.0 1.01 NaN NaN NaN2 NaN 4.0 7.03 4.0 NaN 6.04 NaN 6.0 11.05 2.0 Na ...
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2021-09-08 20:43:00
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一、处理Series对象 通过dropna()滤除缺失数据 结果如下： 通过布尔序列也能滤除： 结果如下： 二、处理DataFrame对象 处理DataFrame对象比较复杂，因为你可能需要丢弃所有的NaN或部分NaN 结果如下： 默认滤除所有包含NaN： 结果如下 传入how=’all’滤除全为N
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2018-10-13 22:12:00
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