數據處理————缺失值處理
學習kaggle輸出處理整個總結，以下圖、代碼都來自於kaggle 的 micro-course 缺失值處理 共有三種方法： 丟棄缺失值所在的行（當缺失值較多時，影響比較大，不常用此方法 ...
原文：數據處理：1.缺失值處理
缺失值處理 數據缺失主要包括記錄缺失和字段信息缺失等情況，其對數據分析會有較大影響，導致結果不確定性更加顯著 缺失值的處理：刪除記錄 數據插補 不處理 .判斷是否有缺失數據 判斷是否有缺失值數據 isnull，notnullisnull：缺失值為True，非缺失值為Falsenotnull：缺失值為False，非缺失值為True . 刪除缺失值 dropna .填充 替換缺失值 .缺失值插補 均 ...
2018-09-18 22:37 0 1842 推薦指數：
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機器學習sklearn（五）： 數據處理（二）缺失值處理
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作者：無影隨想 時間：2016年1月。 出處：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/01/missing-values.html聲明：版權所有，轉載請注明出處 現實世界中的數據往往非常雜亂，未經處理的原始數據中某些屬性數據缺失是經常出現的情況 ...