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
原创
2018-09-13 16:04:00
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什么是缺失值？缺失值指数据集中某些变量的值有缺少的情况，缺失值也被称为NA（not available）值。在pandas里使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点数和非浮点数中的缺失值，用NaT表示时间序列中的缺失值，此外python内置的None值也会被当作是缺失值。需要注意的是，有些缺失值也会以其他形式出现，比如说用NULL，0或无穷大（inf）表示。 缺失值产生的原因
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2024-03-27 11:15:47
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第6章 缺失数据¶ 在接下来的两章中，会接触到数据预处理中比较麻烦的类型，即缺失数据和文本数据（尤其是混杂型文本）¶ Pandas在步入1.0后，对数据类型也做出了新的尝试，尤其是Nullable类型和String类型，了解这些可能在未来成为主流的新特性是必要的¶ In [1]: import pa
原创
2021-08-06 09:43:34
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【数据分析】如何处理数据缺失数据缺失的概念Imputation vs. Removing Data数据丢失分析Deletion列表法删除变量ImputationMean, Median and ModeTime-Series Specific Methods最后一次观测结转(LOCF)和下一次观测结转(NOCB)线性插值用线性插值进行季节调整 数据缺失的概念对数据分析来说，从经济分析到临床试验，
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2024-02-21 22:05:47
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一、了解缺失值通常使用 NA('not available')来代指缺失值在Pandas的数据结构中，缺失值使用 NaN('Not a Number')进行标识除了汇总统计方法，还可以使用isnull()来对数据中缺失的样本占比、特征大致的缺失情况进行了解。>>> df =pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','
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2023-08-08 14:29:52
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import cx_Oracle
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.AL32UTF8' # 读取oracle数据所用编码
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
def g
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2023-12-09 14:39:03
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# Python 数据集中的数据缺失处理
在数据科学和机器学习的领域，数据缺失是一个常见且必须解决的问题。数据缺失可能影响模型的性能和预测的准确性，因此了解如何识别和处理这些缺失值至关重要。在本文中，我将教你如何在Python中识别和处理数据集中的数据缺失，流程如下：
## 数据缺失处理流程
下面是一个简单的步骤表，列出了实现数据缺失处理的基本流程：
| 步骤 |
原创
2024-08-28 06:38:01
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2019-07-24 17:02:00
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## Python数据缺失率
在数据分析和机器学习任务中，我们经常会遇到数据缺失的情况。数据缺失指的是数据中存在空值或缺失值的情况，即某些数据项的值未被记录或丢失。缺失数据可能会导致分析结果的不准确性或模型的不稳定性。因此，了解和处理数据缺失是数据科学家和分析师的重要任务之一。
在Python中，我们可以使用各种库和方法来处理数据缺失。本文将介绍一些常用的方法，帮助读者了解如何处理和分析缺失数
原创
2023-09-09 11:44:37
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# Hive元数据缺失的科普文章
在大数据处理的领域中，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，提供了数据摘要、查询和分析功能。Hive 的关键组成部分之一是其元数据存储，这部分元数据对于 Hive 的操作至关重要。然而，有时我们会遇到“Hive元数据缺失”这一问题，这篇文章将对这个问题进行深入探讨，同时提供一些解决方案和代码示例。
## 什么是Hive的元数据？
在 Hive
# 数据缺失与机器学习：处理不完整数据的科学
在现实世界中，数据是驱动机器学习模型的核心。然而，数据缺失是一种普遍现象，它可能源自多种原因，比如传感器故障、用户未填写信息、数据库迁移等。处理缺失数据，确保机器学习模型的有效性与准确性，成为了研究者和工程师面临的重要挑战。
## 数据缺失的类型
数据缺失通常可分为三种类型：
1. **完全随机缺失（MCAR）**：数据的缺失完全不与任何观测值
原创
2024-10-06 05:03:01
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# 如何进行缺失数据分析
缺失数据分析是数据科学中一个重要的步骤，目的是评估数据缺失的程度及其对分析结果的影响。这篇文章将逐步教你如何实现缺失数据分析，并提供必要的代码示例和图表展示。
## 流程概述
在进行缺失数据分析之前，我们需要明确分析的步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 | 工具/库 |
|------|------
原创
2024-09-04 04:47:48
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# MySQL导出数据缺失的实现方法
## 1. 概述
在使用MySQL数据库时，有时我们需要将数据库中的数据导出到其他地方进行处理或备份。然而，由于各种原因，导出的数据可能会出现缺失的情况，这给数据的完整性和准确性带来了一定的风险。本文将介绍如何通过编程的方式实现MySQL导出数据缺失的处理方法，帮助刚入行的小白解决这个问题。
## 2. 导出数据缺失的处理流程
首先，我们需要明确整个处理
原创
2023-12-31 03:58:23
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image.png一、认识缺失值在我们的数据分析过程中，经常会碰到缺失值的情况。缺失值产生的原因很多，比如人工输入失误，系统出错，或者是正常情况，比如未婚状态下的子女个数肯定是0或者直接不填，这种情况就是正常的。所以我们处理缺失值的步骤一般是：1) 识别缺失值2) 检查导致缺失值的原因3) 删除包含缺失值的行或列或者用合理的数值填补缺失值或者不处理R使用 NA （不可得）代表缺失值， NaN （不
在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值，异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃，填充，替换，去重等操作，实现去除异常，纠正错误，补足缺失的目的。1. 数据列缺失的4种处理方法 数据缺失分为2种：行记录的缺失，这种情况又称为数据记录丢失；数据列值的丢失，即由于各种原因导致的数据记录种某些列的值缺失。这里重点讨论数据列类型缺失值的处理，通常有4种处理思路：丢弃补全 相对于丢弃而言，补全是更加常用的
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2024-09-10 09:58:13
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SVD奇异值分解算法：用于矩阵近似问题。假设矩阵可以分解成三个矩阵的乘积。其中第一个矩阵是一个方阵，并且是正交的，中间的矩阵通常不是方阵，它对角线上的元素都是由原矩阵的特征值构成的，第三个矩阵也是一个方阵，并且也是正交矩阵。分解时，中间的矩阵不取全部的特征值，而是只取前面若干个最大的特征值，这样就可以对原矩阵进行近似了，两个矩阵之间的近似度一般用Frobenius 范数来衡量，即两个矩阵相应元素的
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
原创
2021-05-26 21:44:54
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# Python中的缺失数据填充
在数据处理和分析过程中，经常会遇到数据中存在缺失值的情况。缺失数据可能会影响到我们对数据的分析和建模结果，因此需要对缺失数据进行填充处理。Python作为一种功能强大的数据处理工具，提供了多种方法来处理缺失数据。本文将介绍一些常用的填充缺失数据的方法，并结合代码示例进行说明。
## 缺失数据的处理方法
### 1. 删除缺失数据
最简单的处理方法是直接删除
原创
2024-05-31 06:45:34
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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
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2024-01-24 22:29:59
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缺失机制在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和 Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）。数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。随机缺失（Missing at Random，MA
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2023-10-20 23:52:13
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