题目链接 http://www.mathorcup.org/detail/2260 本文仅演示数据预处理环节。 理论基础:https://www.cnblogs.com/fighterkaka22/p/14052346.html 数据预处理 本文取每个水池中,A、B两个采样点各理化因子的实测 ...
在使用python进行数据分析时,如果数据集中出现缺失值 空值 异常值,那么数据清洗就是尤为重要的一步,本文将重点讲解如何利用python处理缺失值 创建数据 为了方便理解,我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解 检查缺失值 对于现在的数据量,我们完全可以直接查看整个数据来检查是否存在缺失值看到有两列含有缺失值。当然如果数据集比较大的话,就需要使用data.isnull .sum 来检查缺失值 ...
2020-02-29 16:00 0 11286 推荐指数:
题目链接 http://www.mathorcup.org/detail/2260 本文仅演示数据预处理环节。 理论基础:https://www.cnblogs.com/fighterkaka22/p/14052346.html 数据预处理 本文取每个水池中,A、B两个采样点各理化因子的实测 ...
没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效,如何舍弃缺失记录,则会丢失大量信息,使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异 ...
Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦。 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存。这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的。https ...
数据不完整在数据分析的过程中很常见。 pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据。 pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充 ...
申明:本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理。 1 读取excel数据 2 检测缺失值 2.1 isnull返回一个含有布尔值的对象 2.2 notnull 是isnull 的否定 ...
需要清洗的数据有下面几种形式 2.1错误值 出现大量0的话,可以使用缺失值替代,然后再用缺失值填补的方法处理 camp['AvgIncome']=camp['AvgIncome'].replace({0: np.NaN}) 2.2 缺失值 vmean ...