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2019-07-22 17:26:00
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2019-07-24 17:03:00
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1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3
4 # 加载数据
5 data = pd.read_excel("../day07/qs.xlsx")
6 # print("data: \n", data)
7 print("data的列索引: \n", data.columns)
8 print("data的数据类型: \n
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 ...
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2021-08-17 16:54:00
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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，
python_缺失值处理Data Cleaning and Preparation# pandas使⽤浮点值# NaN（Not a Number）表示缺失数据
原创
2022-07-18 15:01:45
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现实世界中的数据经常包含缺失值，用 NA 表示。下面的数值向量就是一个简单的例子：x <- c(-2, -3, NA, 2, 3, 1, NA, 0, 1, NA, 2)对缺失值进行算术运算也会产生缺失值：x + 2## [1] 0 -1 NA 4 5 3 NA 2 3 NA 4类似地，进行逻辑运算
原创
2019-01-22 11:08:00
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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
作者 | 东哥起飞利用闲暇之余将有关数据清洗、数据分析的一些技能再次进行分类，里面也包含了我平时用到的一些小技巧，此次就从数据清洗缺失值处理走起~所有数据和代码可在我的GitHub获取：https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience一、缺失值类型在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。1、np.
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
本篇详解pandas中缺失值（Missing data handling）处理常用操作。缺失值处理常用于数据分析数据清洗阶段；Pandas中将如下类型定义为缺失值：NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘<N...
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2022-07-29 09:10:30
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# Python缺失值处理的代码实现
## 1. 引言
缺失值是我们在数据处理中经常遇到的问题之一。在Python中，我们可以使用各种库和方法来处理缺失值。本文将介绍一种常见的缺失值处理方法，包括整个处理流程、每一步需要做什么以及相应的代码实现。
## 2. 缺失值处理流程
下表展示了处理缺失值的常见流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
原创
2023-08-29 09:04:48
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很多统计模型都是基于没有缺失值的数据集，然而在实际应用中，总会出现某些原因导致数据的
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2022-08-09 16:44:48
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1.删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后，将完整的数据个案赋予不同的权重，个案的权重可以通过logistic或probit回归求得。如果解释变量
一、打开Kettle工具，创建转换通过使用Kettle工具，创建一个转换delete_missing_value，并添加“文本文件输入”控件、“字段选择”控件、“过滤记录”控件、“Excel输出”控件、“空操作（什么也不做）”控件以及Hop跳连接线 二、配置文本文件输入控件双击“文本文件输入”控件，进入“文本文件输入”配置界面 单击【浏览】按钮，选择要去除缺失值的文件reven
可以分为以下 2 种情况 缺失值较多直接舍弃该列特征，否则可能会带来较大的噪声，从而对结果造成不良影响。缺失值较少当缺失值较少（<10%）时，可以考虑对缺失值进行填充，以下是几种常用的填充策略：用一个异常值填充（比如 0），将缺失值作为一个特征处理data.fillna(0)用均值|条件均值填充如果数据是不平衡的，那么应该使用条件均值填充所谓条件均值，指的是与缺失值所属标签相同的所
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2023-06-01 15:28:16
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KNN估计数据缺失值填充—KNN估计一、基本思想二、步骤1.导入数据2.查看空缺值3.取出要分析的数据4.计算平均值5.计算标准差6.规范化7.计算欧几里得距离8.最优解9.画图总结 数据缺失值填充—KNN估计运行环境 python3.6 jupyter notebook一、基本思想先将数据标准化，然后对缺失值的数据点做k邻近填充，计算含缺失值的数据点与其他不含缺失值的数据点的距离矩阵，选出欧氏
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2023-08-31 13:44:11
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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）
数据清洗之缺失值处理–拉格朗日插值法、牛顿插值法在数据数据分析的工作中，数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。1、缺失值处理 处理缺失值的方法可以分为3类：删除记录，数据插补和不处理，其中常用的数据插补方法右以下几种。插补方法方法描述均值/中位数/众数插补根据属性值的类型，用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补使用固
缺失值的类型首先对数据的变量（特征）按照缺失和不缺失进行分类：不含有缺失值的变量称为完全变量，含有缺失值的变量称为非完全变量。缺失值的类型分为三种：完全随机缺失，随机缺失和非随机缺失。完全随机缺失： 缺失的变量和其余的变量没有关系。比如”家庭住址“这个信息，和”身高“等其余的变量没有关系。随机缺失： 缺失的变量和完全变量存在一定的关系。假如“学历”中不含缺失值，“收入”和它有关，那么“
