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
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2024-04-10 09:28:29
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一、缺失值的统计和删除缺失信息的统计
缺失数据可以使用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失
如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引
如果想要同时对几个列，检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或者没有缺失的行，可以使用 isna, notna 和 any, all 的组合。缺失信息的删除
数据处
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2023-11-27 22:52:00
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# Python中的数组计算：忽略缺失值
在数据分析和科学计算中，经常会遇到数据集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、设备故障或者数据处理过程中的不完整等原因导致的。处理缺失值是数据分析中非常重要的一环，因为缺失值会影响计算结果和模型的准确性。
Python中的NumPy和Pandas库提供了强大的工具来处理数据中的缺失值，其中一个常见的需求是在进行数组计算时忽略缺失值。
原创
2024-06-21 04:10:48
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在 Python 中，有时我们需要让某段代码在运行时不被解析或执行，常见的原因可能是进行文档注释、示例展示或版本控制。然而这又可能给业务流程带来一些影响，比如在持续集成的过程中不小心引入了错漏，这样的情况严重影响了代码的可维护性。我们将通过以下几个部分详细探讨这个问题的各个方面。
### 问题背景
当我们在 Python 项目中考虑如何让代码不参与解析运行时，可能会遇到许多实际应用场景。尤其是
## 让Java类不参与编译的思路
在Java开发中，我们常常会编写各种类来实现业务逻辑。然而，有时候我们希望某些类不参与编译，例如我们希望将一些类作为配置文件来使用，而不是作为可执行的代码。在Java中，我们可以通过使用`interface`接口来实现这一点。
## 使用接口不参与编译
在Java中，接口是一种抽象的定义，它没有具体的实现逻辑。我们可以声明一个接口，并在接口中定义一些方法，
原创
2024-01-27 05:12:00
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# 如何实现“mysql 值为空不参与查询”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白理解如何在MySQL中实现“值为空不参与查询”。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，包括必要的步骤和代码示例。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现“mysql 值为空不参与查询”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定查询条
原创
2024-07-21 03:56:13
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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
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2023-11-26 13:56:10
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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
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2023-10-10 07:04:19
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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
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2023-10-08 06:39:23
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缺失值处理缺失值寻找空值数据统计空缺值丢弃缺失值填充缺失值固定值填充上下文填充 import numpy as np
import pandas as pd
grade = pd.read_csv('student_grade_empty.txt',sep='\t')
grade缺失值 什么是缺失值 在了解缺失值（也叫控制）如何处理之前，首先要知道的就是什么是缺失值？直观上理解，缺失值表示的
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2023-11-14 10:05:14
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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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2019-07-22 17:26:00
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# Python补全缺失值：数据预处理中不可忽视的环节
在数据分析和机器学习中，数据的完整性至关重要。缺失值是数据集中常见的问题，可能会导致模型的性能下降。因此，理解如何在Python中处理缺失值是每个数据科学家和分析师必备的技能之一。本文将详细介绍如何检测和填补缺失值，并通过简单的示例代码来演示整个过程。
## 什么是缺失值？
缺失值是指在数据集中某些特征的值缺失了。缺失值可能由多种原因造
# Python中的缺失值填充：方法与示例
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常会遇到缺失值（missing values）。缺失值可能由于多种原因而出现，例如数据收集中的错误、不同数据源的整合等。面对缺失值，我们通常需要采取措施进行填充，以便于进行后续的数据分析和模型训练。本文将介绍Python中缺失值填充的几种常见方法，并给出相应的代码示例。
## 缺失值的识别
在进行缺失值填充之前，
# 如何使用Python绘制缺失值图表
## 介绍
在数据分析过程中，经常需要对数据集中的缺失值进行可视化展示，以便更好地理解数据的完整性。Python提供了各种库和工具，可以帮助我们实现这一目的。本文将介绍如何使用Python绘制缺失值图表，并通过实例代码演示具体操作步骤。
## 任务流程
下面是绘制缺失值图表的主要步骤，你可以按照以下流程逐步操作：
| 步骤 | 操作 |
| ----
原创
2024-05-20 06:49:37
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# 缺失值填充在Python中的应用
在数据分析和机器学习中，处理缺失值是一个至关重要的步骤。缺失值不仅会影响模型的性能，还可能导致一些算法无法正常运行。因此，必须采取适当的方法来填充这些空缺值。在本篇文章中，我们将探讨在Python中如何进行缺失值填充，并给出相应的代码示例，帮助大家更好地掌握这一重要技能。
## 什么是缺失值？
缺失值，顾名思义，是指数据集中缺失的条目。在数据分析时，缺失
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2019-07-24 17:03:00
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# Python 判断缺失值的方法
## 简介
在数据分析和机器学习领域，经常会遇到处理缺失值的情况。缺失值指的是数据集中某些观测值或特征的值是空缺的或未知的。这些缺失值可能会影响到我们对数据的分析和建模，因此需要进行处理。Python提供了多种方法来判断和处理缺失值，本文将详细介绍这些方法。
## 流程概述
以下是判断缺失值的整个流程：
```mermaid
journey
tit
原创
2023-09-04 15:40:51
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# Python检测缺失值
在数据分析和数据科学中，缺失值是我们经常会遇到的问题。缺失值的存在可能会影响模型的性能，因此我们必须在数据预处理阶段对其进行检测和处理。Python提供了多种工具和库来帮助我们识别和处理缺失数据，最常用的库是Pandas。
## 什么是缺失值？
缺失值是指在数据集中，某些数据项缺少或不完整的情况。这可能是由于多种原因造成的，例如数据录入错误、传输中丢失、或特定条件
缺失值处理的三种方法：直接使用含有缺失值的特征；删除含有缺失值的特征（该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的）；缺失值补全。常见的缺失值补全方法：均值插补、同类均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、极大似然估计、压缩感知和矩阵补全。（1）均值插补如果样本属性的距离是可度量的，则使用该属性有效值的平均值来插补缺失的值；如果的距离是不可度量的，则使用该属性有效值的众数
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2023-11-08 20:41:33
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