【Python】【數據分析】缺失值處理——插值
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 ...
原文：python數據分析之清洗數據：缺失值處理
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存在缺失值看到有兩列含有缺失值。當然如果數據集比較大的話，就需要使用data.isnull .sum 來檢查缺失值 ...
2020-02-29 16:00 0 11286 推薦指數：
相關推薦
【轉】數據分析中的缺失值處理
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 ...
kaggle數據挖掘競賽初步--Titanic<原始數據分析&缺失值處理>
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 ...
利用Python進行數據分析(10) pandas基礎: 處理缺失數據
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 ...
利用Python進行數據分析_Pandas_處理缺失數據
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 ...
數據分析第四篇：數據清洗
需要清洗的數據有下面幾種形式 2.1錯誤值 出現大量0的話，可以使用缺失值替代，然后再用缺失值填補的方法處理 camp['AvgIncome']=camp['AvgIncome'].replace({0: np.NaN}) 2.2 缺失值 vmean ...