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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\作者简介勾蒙蒙，R语言资深爱好者。个人公众号： R语言及生态系统服务。 前文传送门：脏数据-数据量纲差异地形图绘制R语言——初步认识没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果。当你拿到一组数据，常规急迫性思维就是尽快把数据模拟、分析、预测以及制图，然而除非常完美的数据之外，结果往往差强人意，归结其原因，你可能是忽略了这组数据中的脏数据！对于脏数据，你是否了解，是否会处
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2024-08-26 09:56:44
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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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处理方式：1：将含有缺失值的案例剔除2：根据变量之间的相互关系填补缺失值3：根据案例之间的相似性填补缺失值4：使用能够处理缺失值的工具 一、将缺失值剔除合适选该方案：当含有缺失值的记录所占的比例在可用数据集中非常小的时候，选该方案比较合理#complete.cases()产生一个布尔值，当数据框的相应的行中不含有NA值，函数返回TURE
#显示所有含有空值的数据行
algae[!co
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2024-01-12 08:34:39
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数据的准备往往占到整个工作的70%的时间。数据准备包括了数据的抽取，清洗，转换，集成。这里简单介绍一下数据缺失值处理的一般方法。数据缺失值处理主要分成三个大类1.删除；2.补齐；3.忽略。删除数据将存在遗漏信息属性值的数据删除，得到一个完整的数据组。优点：简单易行，在数据含有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的数据与信息表中的数据量相比非常小的情况下是非常有效的 缺点：它是以减少历史数据来换取信息的
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2023-07-27 18:31:50
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在数据分析和处理中，缺失值是一个需要引起我们重视的问题。通过识别和定位缺失值，并选择合适的处
原创
2024-06-02 14:39:15
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Pandas中的缺失值是指nan、None和NaT。如果需要把inf 和 -inf视为缺失值，需要设置 pandas的选项：pandas.options.mode.use_inf_as_na = True注意，None和None是相等的，但是缺失值和其他任何值(包括缺失值)是不相等的。 >>> None==None
True
>>> np.
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2024-02-27 13:00:12
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感想最近做机器学习的题目的时候，偶尔会蹦出一个数据挖掘的题目，让我措手不及，看来我现在的除。估算(estimation...
原创
2022-08-11 17:32:04
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在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下1. 默认的缺失值当需要人为指定一个缺失值时，默认用None和np.nan来表示，用法如下>>> import numpy as np>>
原创
2022-06-21 09:43:23
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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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在真实的世界中，缺失数据是经常出现的，并可能对分析的结果造成影响。在R中，经常使用VIM（Visualization and Imputation of Missing values）包来对缺失值进行可视化和插补。在使用VIM绘图时，有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补。缺失数据的分类：MCAR(完全随机缺失)：若变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关，则数据为MCAR.。MAR(随机
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2024-06-02 23:40:33
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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、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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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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标称型特征编码(Encoding categorical feature)有些情况下，某些特征的取值不是连续的数值，而是离散的标称变量（categorical）。比如一个人的特征描述可能是下面的或几种：features ['male', 'female'], ['from Europe', 'from US', 'from Asia'], ['use Firefox', 'use Chorme',
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2024-07-31 16:52:58
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“无意中发现了一个巨牛的人工智
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2022-09-27 09:25:32
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缺失数据是一个非常普遍的问题，也是好多人不太能弄懂的问题，包括自己也是，为了加强理解，今天给大家写一写缺失数据的缺失机制，和在python中用missingno库对缺失数据可视化的操作方法。数据缺失的机制数据缺失机制描述的是缺失数据与数据集中变量值之间的关系，它从本质上说明了数据缺失的原因。完全随机缺失MCAR是指观测数据是否缺失不依赖于观测到的数据, 或未观测到的数据。在这种情况下的观测数据可以
序言1. 内容介绍本章详细介绍了数据缺失的原因、影响及处理方式、数据归一化处理的方法等内容。2. 理论目标了解数据缺失的原因、影响及处理方式了解数据归一化处理的方法3. 实践目标掌握数据缺失值处理方法，能完成数据缺失值处理掌握数据归一化处理方法，能完成数据归一化处理4. 实践案例无5. 内容目录1.数据缺失值处理2.数据归一化处理第1节 数据缺失值处理1. 缺失值的概述缺失值定义百度百科：缺失值是
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
原创
2022-06-10 19:26:23
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1、数据清理中，处理缺失值的方法有两种：
删除法：
1
）删除观察样本
2
）删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除
3
）使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析
4
）改变权重：当删除缺失数
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2024-01-05 22:18:38
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