原文:數據分析第四篇:數據清洗

需要清洗的數據有下面幾種形式 . 錯誤值 出現大量 的話,可以使用缺失值替代,然后再用缺失值填補的方法處理 camp AvgIncome camp AvgIncome .replace : np.NaN . 缺失值 vmean camp Age .mean axis , skipna True camp Age empflag camp Age .isnull camp Age camp Age ...

2017-10-20 11:01 4 58386 推薦指數:

查看詳情

數據分析 第四篇:相關分析

相關分析數據分析的一個基本方法,可以用於發現不同變量之間的關聯性,關聯是指數據之間變化的相似性,這可以通過相關系數來描述。發現相關性可以幫助你預測未來,而發現因果關系意味着你可以改變世界。 一,協方差和相關系數 如果隨機變量X和Y是相互獨立的,那么協方差 Cov(X,Y) = E ...

Tue Oct 23 18:55:00 CST 2018 4 6235
SQL Server 列存儲索引 第四篇:實時運營數據分析

SQL Server 列存儲系列: SQL Server 列存儲索引 第一:概述 SQL Server 列存儲索引 第二:設計 SQL Server 列存儲索引 第三:維護 SQL Server 列存儲索引 第四篇:實時運營數據分析 實時運營數據分析 ...

Sun Nov 01 21:34:00 CST 2020 0 548
python數據分析pandas中的DataFrame數據清洗

pandas中的DataFrame中的空數據處理方法: 方法一:直接刪除 1.查看行或列是否有空格(以下的df為DataFrame類型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布爾值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any ...

Sat Nov 02 01:38:00 CST 2019 0 999
R數據分析數據清洗的思路和核心函數介紹

好多同學把統計和數據清洗搞混,直接把原始數據發給我,做個統計吧,這個時候其實很大的工作量是在數據清洗和處理上,如果數據很雜亂,清洗起來是很費工夫的,反而清洗好的數據做統計分析常常就是一行代碼的事情。 Data scientists only spend 20% of their time ...

Sun Feb 20 00:24:00 CST 2022 0 730
分析思維 第四篇數據分析入門階段——描述性統計分析和相關分析

數據分析的入門思維,首先要認識數據,然后對數據進行簡單的分析,比如描述性統計分析和相關性分析等。 一,認識變量和數據 變量和數據數據分析中常用的概念,用變量來描述事物的特征,而數據是變量的具體值,把變量的值也叫做觀測值。 1,變量 變量是用來描述總體中成員的某一個特性,例如,性別、年齡 ...

Tue Feb 25 06:46:00 CST 2020 0 1032
python數據分析清洗數據:缺失值處理

在使用python進行數據分析時,如果數據集中出現缺失值、空值、異常值,那么數據清洗就是尤為重要的一步,本文將重點講解如何利用python處理缺失值 創建數據 為了方便理解,我們先創建一組帶有缺失值的簡單數據用於講解 檢查缺失值 對於現在的數據量,我們完全可以直接查看整個數據來檢查是否 ...

Sun Mar 01 00:00:00 CST 2020 0 11286
R數據挖掘 第四篇:OLS回歸分析

變量之間存在着相關關系,比如,人的身高和體重之間存在着關系,一般來說,人高一些,體重要重一些,身高和體重之間存在的是不確定性的相關關系。回歸分析是研究相關關系的一種數學工具,它能幫助我們從一個變量的取值區估計另一個變量的取值。 OLS(最小二乘法)主要用於線性回歸的參數估計,它的思路很簡單 ...

Sun Dec 30 00:53:00 CST 2018 0 21189
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM