見而且令人頭痛的問題。本文針對缺失值和特殊值這種數據質量問題,進行了初步介紹並推薦了一些處理方法。 值得注意的 ...
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:
見而且令人頭痛的問題。本文針對缺失值和特殊值這種數據質量問題,進行了初步介紹並推薦了一些處理方法。 值得注意的 ...
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。 ...
(1)如果缺值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)如果缺值的樣本適中,而該屬性非連續值特征屬性(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 ...
處理缺失值--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值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值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 ...
=cd6d8636673a4b03b5f77ca55979c1a7 python刪除空缺值用df.dropna函數 函數參數如下 DataFram ...
數據缺失值的4種處理方法 一、缺失值產生的原因 缺失值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 ...
一、缺失值產生的原因 缺失值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 ...
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