主要是方法: ...
python数据预处理之缺失值简单处理:https: blog.csdn.net Amy mm article details 该博客总结比较详细,感谢博主。 我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 . 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如 , , , 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为 data 灰度分 ...
2018-08-16 16:43 0 11780 推荐指数:
主要是方法: ...
类似的还有np.~isnan()函数,顾名思义就是实值检测,对于非nan元素返回true,na ...
用每列特征的中位数填充 用相邻后面(back)特征填充前面缺失值 用 ...
1、数值型取列平均值,非数值型取众数(频数最大)。 2、加权平均 2.1 计算变量之间相关系数R,取1/R,再归一化 2.2 归一化方法:除总和,即为权重 其他多重插补、模型预测等方法,我不建 ...
(1)如果缺值的样本占总数比例极高,我们可能就直接舍弃了,作为特征加入的话,可能反倒带入noise,影响最后的结果了; (2)如果缺值的样本适中,而该属性非连续值特征属性(比如说类目属性),那就把NaN作为一个新类别,加到类别特征中; 【注:NaN ...
缺失值填充是数据预处理最基本的步骤,一般能想到的是固定值填充(均值等统计学方法)、根据与本列有相关关系的列函数表示来填充。这次我用的是em算法进行填充,具体原理后续补充。 主要记录一下步骤: 工具栏:分析 菜单 ----> 缺失值分析------>弹出来的对话框:左边是表格中 ...
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pd.DataFrame.fillna() 使用指定的方法填充NA / NaN值 参数: values: dict, Series, or DataFrame,用于替换空值的值,该值不能是list,如果指定某列,则会是字典的形式 method:{‘backfill ...