數據預處理 - 處理缺失值
1.處理缺失值方法 在pandas中，將缺失值稱為NA，意思是not available（不可用） pandas在處理缺失值時，我們先了解相關函數介紹。 NA處理方法： 函數名 描述 dropna 根據每個標簽的值 ...
原文：數據預處理-缺失值
一.畫圖查看缺失值分布情況 方法 方法 缺失值高亮 二.缺失值處理方式 依據業務邏輯和缺失值占比，目標保證對預測結果影響越小越好 . 占比較多：如 以上，刪除缺失值所在列 如果對字段有特殊需求，那就刪除樣本，前提是樣本足夠多 . 占比一般： ，將缺失值作為單獨的類 . 占比少： , 多重插補:通過特征進行相互間的預測 隨機森林回歸填補 連續性數據 方法 方法 分類型數據用卡方或者分箱 . 占比較少 ...
2020-02-20 21:39 0 183 推薦指數：
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