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2019-07-22 17:26:00
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2019-07-24 17:03:00
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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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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
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2023-11-28 12:16:53
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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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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，
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2023-12-15 21:11:32
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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
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2024-04-23 22:35:04
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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
179阅读
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.
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2024-01-28 01:59:32
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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
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2024-07-19 20:26:12
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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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# Python 实现缺失值处理——均值填充
在数据分析和机器学习领域，我们经常会遇到缺失值。缺失值可能会影响模型的性能，因此处理缺失值是数据预处理的重要环节。本文将介绍如何使用Python实现缺失值的均值填充，特别针对刚入行的小白，步骤简明易懂。
## 整体流程
1. 导入必要的库和数据
2. 检查缺失值
3. 计算均值
4. 填充缺失值
5. 验证填充结果
6. 可视化数据
下面我们用
一、knn算法步骤：a:有一堆已知结果的数据样本(训练集)；b:输入测试数据集T;C:计算T与训练集的每一个数据之间的距离；d:根据上述计算出的距离进行排序（升序/降序）；e:计算前k个点所在类别的出现频率；f:返回前k个点出现频率最高的类别作为T的预测分类；在其基础上需要测试测试集的错误率、准确率，以用来判断我们学习器的效果。对于学习其的效果判断可以采用PR、ROC来进行判断。表1
这个例子来自Do, Chuong B, and Serafim Batzoglou; 2008; What Is the Expectation Maximization Algorithm? Nature Biotechnology 26(8): 897–899.EM算法是ML中一种非常重要的参数估计方法, 在很多地方都用应用. 上述论文给出了一种EM算法的非常直观而又不失精要的理解
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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在数据处理和分析的过程中，我们经常会遇到缺失值问题。而在使用 PySpark 进行大数据处理时，如何高效地处理这些缺失值，更是每个数据工程师需要掌握的重要技能。本文将围绕“pyspark 处理缺失值”这一主题，从问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、预防优化等方面进行详细探讨。
## 问题背景
在进行大规模数据处理时，数据集往往会存在缺失值，这些缺失值可能源于数据采集过程中出现的错
# Spark缺失值处理指南
在数据科学和机器学习项目中，处理缺失值是一个至关重要的步骤。缺失值如果不处理，可能会影响模型的性能。本文将为刚入行的小白介绍如何使用Apache Spark处理缺失值，详细讲解处理流程及代码示例。
## 处理缺失值的流程
以下是处理缺失值的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------
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
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2024-01-06 09:14:33
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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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