前言博主最开始使用Spark时喜欢使用Spark Core的RDD相关算子进行计算，后来发现Spark SQL比RDD算子好用多了，并且Spark开发者很重视Spark SQL模块功能的更新（在Spark 3.0 版本中的功能更新中，Spark SQL 模块的更新占比46%，排名第一；Spark Core模块的更新占比16%，排名第二），因此，熟练掌握Spark SQL的底层原理并熟练运用是非常有
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2023-11-14 12:11:41
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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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sparksql_统计每行缺失值_统计每列缺失值df_miss = spark.createDataFrame([ (1, 143.5, 5.6, 28, 'M', 100000),
原创
2022-07-18 15:06:54
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【SparkSQL 】扩展 ---- 数据清洗：缺失值处理目录：一、什么是缺失值二、DataFrameNaFunctions 缺失值处理框架三、
原创
2022-08-12 10:34:50
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sparksql_填充缺失值#为none值填充新值means = df_
原创
2022-07-18 15:14:42
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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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## SparkSql补充缺失日期和数据流程
### 整体流程
下面是实现“SparkSql补充缺失日期和数据”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 读取原始数据 |
| 步骤2 | 创建日期范围 |
| 步骤3 | 补充缺失日期 |
| 步骤4 | 补充缺失数据 |
| 步骤5 | 结果展示 |
接下来，我将逐步解释每个步骤所需要做的事
原创
2023-09-29 01:03:33
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原创
2022-11-02 09:48:42
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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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检测缺失值：1 # 检测缺失值
2 # isnull --判定，如果是缺失值，---True 如果不是，---False --和sum连用 --统计各列的缺失值个数
3 # notnull --判定，如果有值，True，如果缺失，--False，和sum连用 --count类似--统计非空数据的数目
4 # print('缺失值检测：\n', pd.isnull(data).sum()) ---
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2023-07-11 22:01:04
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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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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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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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现实情况下，研究人员手上拿到的数据，无论多少，一般都会包含缺失值。 如何妥善处理缺失值，以获得可靠的统计分析结果，是重多研究者关注的问题。本文基于多篇文献及网络资料，重点从缺失原因，缺失数类型，以及处理方法，对以上问题进行了一定程度的解答。另外本文提供了一部分网络收集的R代码，供实战参考，如有建议或疑问，评论区留言。数据缺失的3大原因（1）采集过程损失。客观条件的限制，如历史条件下，设备的局限导致
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2024-06-07 13:22:09
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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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sql where语句1 语句2语句2解释表达式输出行数解释包含python""空字符串where 语句1162语句2未作筛选,语句1下的全部行(后作全部行)NULLNone"and 字段 like '%%'"筛选字段为任意字符串where 语句1 and …65剔除非字符串不含非字符串不含None"and 字段 is not NULL"剔除NULLwhere 语句1 and …65剔除NULL不
原创
2024-01-24 16:58:52
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一、什么是异常值？什么是缺失值异常值（outlier）：异常值是指数据集中存在不合理的值，又称离群点。一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。【百度百科】缺失值（missing value）：是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。【百度百科】
缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的，产生的原因主要有人为原因和机械原因两种，其中机械原因是由于机器故障造成数据未能收集或存储失败，人为原因是由主观失误或有意隐瞒造成的数据缺失。缺失值清洗策略制定合理的缺失值数据处理策略，不仅可以提升缺失值数据处理的效率，还可以使处理后数据的可靠性得到保证，提高最终分析结果的准确性。缺失值的处理方法很多，这里建议大家在清洗缺失值时，首先计算数据源字段缺失
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2024-10-11 15:58:56
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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）
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2024-06-23 11:29:55
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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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