缺失值的处理方法
见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的 ...
原文：不同缺失值的删除方法
nan nan是not a number的缩写，表示不是数字，和NAN和NaN表示的是同一个东西，类型是float. np.nan有个特殊的性质，即 np.nan np.nan 为False,其它变量没有这个性质，可以利用它来判断是否为nan. 此外还可以用np.isnan 函数判断是否为nan. View Code 删除list中的nan:list i for i in list if i i ...
2019-07-14 13:05 0 472 推荐指数：
相关推荐
缺失值填充方法整理
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，我不建议新手用，用不明白，还会把自己整懵了， 人的精力是有限的，做有意义的事。 ...
缺失值的常见填充方法
（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 ...
处理缺失值--实例分析（行删除）
处理缺失值--完整实例分析（行删除） 在完整实例分析中，只有每个变量都包含了有效数据值的观测才会保留下来做进一步的分析。实际上，这样会导致包含一个或多个缺失值的任意一行都会被删除，因此常称作行删除法（listwise）、个案删除（case-wise）或剔除。 函数complete.cases ...
pandas.DataFrame.dropna删除缺失值
=cd6d8636673a4b03b5f77ca55979c1a7 python删除空缺值用df.dropna函数 函数参数如下 DataFram ...
数据缺失值的4种处理方法
数据缺失值的4种处理方法 一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误 ...
数据缺失值的4种处理方法
一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失 ...
SAS 删除数据和对缺失值处理代码程序
%INCLUDE '00@HEADER.SAS'; %LET dir=..\04@Model;LIBNAME cc "&dir"; %MACRO ModelVariable; PR ...