原文:数据分析第四篇:数据清洗

需要清洗的数据有下面几种形式 . 错误值 出现大量 的话,可以使用缺失值替代,然后再用缺失值填补的方法处理 camp AvgIncome camp AvgIncome .replace : np.NaN . 缺失值 vmean camp Age .mean axis , skipna True camp Age empflag camp Age .isnull camp Age camp Age ...

2017-10-20 11:01 4 58386 推荐指数:

查看详情

数据分析 第四篇:相关分析

相关分析数据分析的一个基本方法,可以用于发现不同变量之间的关联性,关联是指数据之间变化的相似性,这可以通过相关系数来描述。发现相关性可以帮助你预测未来,而发现因果关系意味着你可以改变世界。 一,协方差和相关系数 如果随机变量X和Y是相互独立的,那么协方差 Cov(X,Y) = E ...

Tue Oct 23 18:55:00 CST 2018 4 6235
SQL Server 列存储索引 第四篇:实时运营数据分析

SQL Server 列存储系列: SQL Server 列存储索引 第一:概述 SQL Server 列存储索引 第二:设计 SQL Server 列存储索引 第三:维护 SQL Server 列存储索引 第四篇:实时运营数据分析 实时运营数据分析 ...

Sun Nov 01 21:34:00 CST 2020 0 548
python数据分析pandas中的DataFrame数据清洗

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any ...

Sat Nov 02 01:38:00 CST 2019 0 999
R数据分析数据清洗的思路和核心函数介绍

好多同学把统计和数据清洗搞混,直接把原始数据发给我,做个统计吧,这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上,如果数据很杂乱,清洗起来是很费工夫的,反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。 Data scientists only spend 20% of their time ...

Sun Feb 20 00:24:00 CST 2022 0 730
分析思维 第四篇数据分析入门阶段——描述性统计分析和相关分析

数据分析的入门思维,首先要认识数据,然后对数据进行简单的分析,比如描述性统计分析和相关性分析等。 一,认识变量和数据 变量和数据数据分析中常用的概念,用变量来描述事物的特征,而数据是变量的具体值,把变量的值也叫做观测值。 1,变量 变量是用来描述总体中成员的某一个特性,例如,性别、年龄 ...

Tue Feb 25 06:46:00 CST 2020 0 1032
python数据分析清洗数据:缺失值处理

在使用python进行数据分析时,如果数据集中出现缺失值、空值、异常值,那么数据清洗就是尤为重要的一步,本文将重点讲解如何利用python处理缺失值 创建数据 为了方便理解,我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解 检查缺失值 对于现在的数据量,我们完全可以直接查看整个数据来检查是否 ...

Sun Mar 01 00:00:00 CST 2020 0 11286
R数据挖掘 第四篇:OLS回归分析

变量之间存在着相关关系,比如,人的身高和体重之间存在着关系,一般来说,人高一些,体重要重一些,身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系。回归分析是研究相关关系的一种数学工具,它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值。 OLS(最小二乘法)主要用于线性回归的参数估计,它的思路很简单 ...

Sun Dec 30 00:53:00 CST 2018 0 21189
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM