python数据预处理之缺失值简单处理：https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 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 1. 用固定值 ...

7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 ...

主要是方法： ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=8287 介绍 缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。 估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致 ...

在数据建模过程中，针对入模的数据需做数据清洗，特别针对缺失数据。 缺失数据比较多的情况下，可以考虑直接删除；缺失数据较少的情况下，可对数据进行填充。 此时，fillna() 则派上用场。语法为： 创建测试数据框： 用0填充 用每列特征的均值填充 ...

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 ...