原文:不同缺失值的刪除方法

nan nan是not a number的縮寫,表示不是數字,和NAN和NaN表示的是同一個東西,類型是float. np.nan有個特殊的性質,即 np.nan np.nan 為False,其它變量沒有這個性質,可以利用它來判斷是否為nan. 此外還可以用np.isnan 函數判斷是否為nan. View Code 刪除list中的nan:list i for i in list if i i ...

2019-07-14 13:05 0 472 推薦指數:

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缺失的處理方法

見而且令人頭痛的問題。本文針對缺失和特殊這種數據質量問題,進行了初步介紹並推薦了一些處理方法。 值得注意的 ...

Sun Oct 15 20:09:00 CST 2017 0 34790
缺失填充方法整理

1、數值型取列平均值,非數值型取眾數(頻數最大)。 2、加權平均 2.1 計算變量之間相關系數R,取1/R,再歸一化 2.2 歸一化方法:除總和,即為權重 其他多重插補、模型預測等方法,我不建議新手用,用不明白,還會把自己整懵了, 人的精力是有限的,做有意義的事。 ...

Sat Aug 21 01:49:00 CST 2021 0 120
缺失的常見填充方法

(1)如果缺的樣本占總數比例極高,我們可能就直接舍棄了,作為特征加入的話,可能反倒帶入noise,影響最后的結果了; (2)如果缺的樣本適中,而該屬性非連續特征屬性(比如說類目屬性),那就把NaN作為一個新類別,加到類別特征中; 【注:NaN ...

Fri Apr 03 01:05:00 CST 2020 0 1005
處理缺失--實例分析(行刪除

處理缺失--完整實例分析(行刪除) 在完整實例分析中,只有每個變量都包含了有效數據的觀測才會保留下來做進一步的分析。實際上,這樣會導致包含一個或多個缺失的任意一行都會被刪除,因此常稱作行刪除法(listwise)、個案刪除(case-wise)或剔除。 函數complete.cases ...

Wed Aug 18 01:01:00 CST 2021 0 109
數據缺失的4種處理方法

數據缺失的4種處理方法 一、缺失產生的原因 缺失的產生的原因多種多樣,主要分為機械原因和人為原因。機械原因是由於機械原因導致的數據收集或保存的失敗造成的數據缺失,比如數據存儲的失敗,存儲器損壞,機械故障導致某段時間數據未能收集(對於定時數據采集而言)。人為原因是由於人的主觀失誤 ...

Thu Dec 07 18:05:00 CST 2017 0 3036
數據缺失的4種處理方法

一、缺失產生的原因 缺失的產生的原因多種多樣,主要分為機械原因和人為原因。機械原因是由於機械原因導致的數據收集或保存的失敗造成的數據缺失,比如數據存儲的失敗,存儲器損壞,機械故障導致某段時間數據未能收集(對於定時數據采集而言)。人為原因是由於人的主觀失誤、歷史局限或有意隱瞞造成的數據缺失 ...

Mon Sep 22 19:26:00 CST 2014 0 30098
 
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