MATLAB处理缺失值和异常值
清理缺失值 实时编辑器，选择任务>清理缺失数据 首先，先写一组包含缺失值和异常值的例子 ...
原文：缺失值、异常值、重复值处理及哑变量变换
一 数据缺失值处理 处理方法： 删除 补全： 常用补全方法有 用基本统计量填充 最大值 最小值 均值 中位数 众数 用表内临近值填充 用分类临界值 基本统计量填充 用回归模型填充，将缺失字段作为目标变量进行预测 多重插补 真值转换法：该方法将缺失值也作为数据分布规律的一部分，将缺失值和实际值都作为输入维度参与后续 数据处理和模型计算。 不处理：若后期的模型对缺失值有容忍度或有灵活的处理方法，则可不 ...
2018-04-18 08:44 0 1849 推荐指数：
相关推荐
数据清洗之数据预处理 重复值 缺失值 异常值 数据离散化
数据清洗之数据预处理 摩托车的销售情况数据 Condition：摩托车新旧情况（new：新的 和used：使用过的） Condition_Desc：对当前状况的描述 ...
数据缺失值、异常值的识别和填补
-------------原文 https://wenku.baidu.com/view/aaa16788a48da0116c175f0e7cd184254b351bb0.html ------ 常见的插补方法简述 1 剔除法 如果缺失值所占比例小的话，这个方法十分有效。但是会丢弃 ...
浅谈数据挖掘中的数据处理（缺失值处理以及异常值检测）
一直想把数据预处理的逻辑给理清楚点，在这里和大家一起分享。 一：缺失值的处理 删除缺失值 这是一种很常用的策略。 缺点：如果缺失值太多，最终删除到没有什么数据了。那就不好办了。 2.2 缺失值的填补 （1）均值法 根据缺失值 ...
探索性数据分析EDA（典型值、异常值、缺失值、分组变量、连续变量）
探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析exploratory data analysis 1 对分布进行可视化表示 分类变量在 R 中通常保存为因子或字符向量。要想检查分类变量的分布，可以使用条形图： ggplot(data = diamonds) + geom_bar ...
python 异常值处理-替换为值
在处理数据用于建模的时候，遇到了长尾数据，需要处理异常值，于是参考网上的资料，重新写了函数。 是把一个DataFrame的某列超过预计范围（IQR方法）的数据重新赋值为上、下限的方法，如果要删除异常值，需要修改后面几个。 使用的时候，直接把一个df输入，指定一个列，就可以输出一个 ...
pandas（13）：数据清洗（重复值和异常值查看）
目录 1 重复值判断和查看 2 重复值删除 3 异常值初步查看代码 数据源： 1 重复值判断和查看 功能： 指定列数据重复项判断，返回指定列重复行boolean Series. 参数说明： subset=None：列标签或标签序列 ...
pandas 缺失值、重复值的处理与值的替换
一、删除缺失值 在进行数据分析和建模的过程中，我们80%的时间往往花在数据准备上：加载、清理、转换、处理和重新排列。为了提高这一过程的效率，Pandas提供了一系列的高级、灵活和快速的工具集，配合Python语言内置的处理功能，可以满足绝大多数场景下的使用需求。 Pandas中，使用 ...