原文: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 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:

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pandas(13):数据清洗重复异常值查看)

目录 1 重复判断和查看 2 重复删除 3 异常值初步查看代码 数据源: 1 重复判断和查看 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 ...

Tue Jun 15 23:35:00 CST 2021 0 277
数据清洗 - 缺失

1. 数据缺失分类 行记录的缺失,又称数据记录丢失 列缺失,即数据记录中某些列(变量)的空缺 2. 数据缺失处理思路 2.1 丢弃 缺失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 ...

Wed Apr 22 06:00:00 CST 2020 0 673
数据清洗异常值处理

1.异常值处理方法: 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 ...

Thu Jul 08 02:07:00 CST 2021 0 155
R语言入门:处理缺失数据清洗

R语言给我们提供了一些有用的函数来处理数据缺失,让我们先来看看什么是数据缺失吧! 一.数据缺失 在R语言当中数据缺失用NA来表示,有的时候我们会发现在一个数据集当中的某些显示的是NA,那么就说明这个缺失的值了,那么缺失是否可以用来做运算呢? 比如说我们建立一个第一个 ...

Mon Mar 16 22:41:00 CST 2020 2 4041
R语言-数据清洗-缺失处理

缺失处理包括两个步骤,即缺失数据的识别和缺失处理。在R语言总缺失以NA表示,可以使用函数is.na()判断缺失是否存在,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 ...

Tue Sep 19 23:43:00 CST 2017 0 10979
pandas(12):数据清洗缺失

目录 一、缺失 1 缺失类型 2 缺失的认定 3 查看缺失情况 4 处理方法(1)——缺失填充 简单填充df.fillna() 插值法填充 5 处理方法(2)——直接删除 ...

Sat Jun 12 18:50:00 CST 2021 0 195
数据缺失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 如果缺失所占比例小的话,这个方法十分有效。但是会丢弃 ...

Wed Apr 01 04:54:00 CST 2020 0 655
数据预处理-缺失

一.画图查看缺失分布情况 方法1 方法2 缺失高亮 二. 缺失处理方式 依据业务逻辑和缺失占比,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 ...

Fri Feb 21 05:39:00 CST 2020 0 183
 
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