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 ...

題目鏈接 http://www.mathorcup.org/detail/2260 本文僅演示數據預處理環節。 理論基礎：https://www.cnblogs.com/fighterkaka22/p/14052346.html 數據預處理 本文取每個水池中，A、B兩個采樣點各理化因子的實測 ...

數據不完整在數據分析的過程中很常見。 pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點數組里的缺失數據。 pandas使用isnull()和notnull()函數來判斷缺失情況。 對於缺失數據一般處理方法為濾掉或者填充 ...

申明：本系列文章是自己在學習《利用Python進行數據分析》這本書的過程中，為了方便后期自己鞏固知識而整理。 1 讀取excel數據 2 檢測缺失值 2.1 isnull返回一個含有布爾值的對象 2.2 notnull 是isnull 的否定 ...

沒有高質量的數據，就沒有高質量的數據挖掘結果，數據值缺失是數據分析中經常遇到的問題之一。當缺失比例很小時，可直接對缺失記錄進行舍棄或進行手工處理。但在實際數據中，往往缺失數據占有相當的比重。這時如果手工處理非常低效，如何舍棄缺失記錄，則會丟失大量信息，使不完全觀測數據與完全觀測數據間產生系統差異 ...

Python 數據分析：Pandas 缺省值的判斷 背景 我們從數據庫中取出數據存入 Pandas None 轉換成 NaN 或 NaT。但是，我們將 Pandas 數據寫入數據庫時又需要轉換成 None，不然就會報錯。因此，我們就需要處理 Pandas 的缺省值。 樣本數據 判斷 ...

任務一：對用戶信心更新表和登陸信息表進行長寬轉換 需求說明：通過對數據的描述性統計、以及時間數據信息提取，分組聚合操作已經獲得了相當多的信息，但用戶信息更新表和登錄信息表是長表，而主表是寬表，需要通過長寬表轉換將數據合並在一張以用戶編號為主鍵的表內。 任務二：插補用戶用電量數據缺失值 需求 ...

Titanic是kaggle上的一道just for fun的題，沒有獎金，但是數據整潔，拿來練手最好不過啦。 這道題給的數據是泰坦尼克號上的乘客的信息，預測乘客是否幸存。這是個二元分類的機器學習問題，但是由於數據樣本相對較少，在當時慌亂的情況下幸存者有一定的隨機性，還是有一定挑戰的。https ...