1、数值型取列平均值，非数值型取众数（频数最大）。 2、加权平均 2.1 计算变量之间相关系数R，取1/R，再归一化 2.2 归一化方法：除总和，即为权重 其他多重插补、模型预测等方法，我不建议新手用，用不明白，还会把自己整懵了， 人的精力是有限的，做有意义的事。 ...

打比赛时，遇到了一个问题。填充空白值的时候，如果使用 固定值，均值啥的都没问题。 但是我想用 但是每次都是报错 经过千辛万苦终于找到了问题的根源。 原来，我在加载数据的时候使用了一个 压缩内存的函数 这里面产生了一种新的数据类型 np.float16 而这种类型，在pandas ...

（1）如果缺值的样本占总数比例极高，我们可能就直接舍弃了，作为特征加入的话，可能反倒带入noise，影响最后的结果了； （2）如果缺值的样本适中，而该属性非连续值特征属性(比如说类目属性)，那就把NaN作为一个新类别，加到类别特征中； 【注：NaN ...

日期缺失填充方法：https://www.jianshu.com/p/270a9e095699 Python-pandas的fillna()方法-填充空值：https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/89892631 ...

Pandas使用这些函数处理缺失值： isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series dropna：丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...

1、检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函数，它们也是Series和DataFrame对象的方法 - 2、清理/填充缺少 数据Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。 fillna()函数 ...

什么是缺失值？ 　　直观上理解，缺失值表示的是“缺失的数据” 创建数据 识别出缺失值或非缺失值 过滤掉一些缺失的行 丢弃缺失值 .dropna() 　　Seriese 使用 dropna 比较简单 ...

缺失值填充是数据预处理最基本的步骤，一般能想到的是固定值填充（均值等统计学方法）、根据与本列有相关关系的列函数表示来填充。这次我用的是em算法进行填充，具体原理后续补充。 主要记录一下步骤： 工具栏：分析 菜单 ----> 缺失值分析------>弹出来的对话框：左边是表格中 ...