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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

SAS数据清洗： 由于SAS数据集之间的关系一般不会用到，只是在proc sql中有所涉及，至今尚未运用过用于数据分析，所以在这里只讲单个数据集的处理。 在proc sql中我们可以看到：在定义数据集时涉及到字段名，字段属性，字段标签这三个最常用。我们在数据清洗时涉及到的数据集字段的处理，主要 ...

R语言：缺失值处理 前言   刚接触缺失数据研究的读者可能会被各式各样的方法和言论弄得眼花缭乱。该领域经典的读本是Little和Rubin的Statistical Analysis with Missing Data, Second Edition（2002）一书。其他比较优秀的专著 ...

数据预处理与R语言 前言   最近正在学习数据挖掘方面知识，前前后后也查阅了不少资料。但是总是一个人学习，有点枯燥，所以就想着分享些资料。也是意在找点同道中人交流学习，亦或是大神指导下（这个当然更好><）。第一次发表文章，心里还是有点紧张的，所以不多说了，直接上干货：   在对数据 ...