-------------原文 https://wenku.baidu.com/view/aaa16788a48da0116c175f0e7cd184254b351bb0.html ------ 常见的插补方法简述 1 剔除法 如果缺失值所占比例小的话，这个方法十分有效。但是会丢弃 ...

一、数据缺失值处理 处理方法： 1、删除 2、补全： 常用补全方法有（1）用基本统计量填充（最大值、最小值、均值、中位数、众数） （2） 用表内临近值填充 ...

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 ...

一直想把数据预处理的逻辑给理清楚点，在这里和大家一起分享。 一：缺失值的处理 删除缺失值 这是一种很常用的策略。 缺点：如果缺失值太多，最终删除到没有什么数据了。那就不好办了。 2.2 缺失值的填补 （1）均值法 根据缺失值 ...

在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据 数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值 ...

在处理数据用于建模的时候，遇到了长尾数据，需要处理异常值，于是参考网上的资料，重新写了函数。 是把一个DataFrame的某列超过预计范围（IQR方法）的数据重新赋值为上、下限的方法，如果要删除异常值，需要修改后面几个。 使用的时候，直接把一个df输入，指定一个列，就可以输出一个 ...

（学生化残差也可以）；二是同时影响x和Y的异常值，对应探测该类异常的指标为COOK值，三是影响水平方向的X ...

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