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 ...
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 Price:价格 Location:发获地址 Model Year:购买年份 Mileage:里程 Exterior Color:车的颜色 Make:制造商 牌子 Warranty:保修 Model:类型 Sub Model:车辆类型 ...
2020-02-06 21:27 0 1123 推荐指数:
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 ...
1. 数据缺失分类 行记录的缺失,又称数据记录丢失 列值的缺失,即数据记录中某些列(变量)的值空缺 2. 数据列缺失的处理思路 2.1 丢弃 缺失值所在的行或者列整体删除,减少缺失数据对总体的影响 整行删除的前提:缺失行占总体的比例非常低,一般在5%以内 ...
1.异常值的处理方法: 1). 3δ原则:与平均值的偏差超过标准3个标准差 2). 箱线图法:异常值>上四分位数+1.5IQR 或 异常值<下四分位数-1.5IQR, IQR=上四分位数-下四分位数 3). 业务常识 ...
R语言给我们提供了一些有用的函数来处理数据的缺失值,让我们先来看看什么是数据的缺失值吧! 一.数据的缺失值 在R语言当中数据的缺失值用NA来表示,有的时候我们会发现在一个数据集当中的某些值显示的是NA,那么就说明这个值是缺失的值了,那么缺失值是否可以用来做运算呢? 比如说我们建立一个第一个 ...
缺失值处理包括两个步骤,即缺失数据的识别和缺失值处理。在R语言总缺失值以NA表示,可以使用函数is.na()判断缺失值是否存在,函数complete.cases()可识别样本数据是否完整从而判断缺失情况。缺失值处理常用方法有删除法、替换法、插补法。 (1)删除法:可分为删除 ...
目录 一、缺失值 1 缺失值类型 2 缺失值的认定 3 查看缺失情况 4 处理方法(1)——缺失值填充 简单填充df.fillna() 插值法填充 5 处理方法(2)——直接删除 ...
-------------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 ...
一.画图查看缺失值分布情况 方法1 方法2 缺失值高亮 二. 缺失值处理方式 依据业务逻辑和缺失值占比,目标保证对预测结果影响越小越好 1. 占比较多:如80%以上,删除缺失值所在列(如果对字段有特殊需求,那就删除样本,前提是样本足够 ...