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 ...

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 ...

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 ...

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 ...

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次 ...

预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ，我们选取 100 行数据来完成本次内容。具体步骤： 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame（要确保数据已经下载到指定路径） DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构，展示速度很快 ...

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 ...