1. 數據缺失分類 行記錄的缺失，又稱數據記錄丟失 列值的缺失，即數據記錄中某些列（變量）的值空缺 2. 數據列缺失的處理思路 2.1 丟棄 缺失值所在的行或者列整體刪除，減少缺失數據對總體的影響 整行刪除的前提：缺失行占總體的比例非常低，一般在5%以內 ...

在數據建模過程中，針對入模的數據需做數據清洗，特別針對缺失數據。 缺失數據比較多的情況下，可以考慮直接刪除；缺失數據較少的情況下，可對數據進行填充。 此時，fillna() 則派上用場。語法為： 創建測試數據框： 用0填充 用每列特征的均值填充 ...

R語言給我們提供了一些有用的函數來處理數據的缺失值，讓我們先來看看什么是數據的缺失值吧！ 一.數據的缺失值 在R語言當中數據的缺失值用NA來表示，有的時候我們會發現在一個數據集當中的某些值顯示的是NA，那么就說明這個值是缺失的值了，那么缺失值是否可以用來做運算呢？ 比如說我們建立一個第一個 ...

缺失值處理包括兩個步驟，即缺失數據的識別和缺失值處理。在R語言總缺失值以NA表示，可以使用函數is.na()判斷缺失值是否存在，函數complete.cases()可識別樣本數據是否完整從而判斷缺失情況。缺失值處理常用方法有刪除法、替換法、插補法。 　　（1）刪除法：可分為刪除 ...

概要 准備工作 檢查數據 處理缺失數據 添加默認值 刪除不完整的行 刪除不完整的列 ...

概要 了解數據 分析數據問題 清洗數據 整合代碼 了解數據 在處理任何數據之前，我們的第一任務是理解數據以及數據是干什么用的。我們嘗試去理解數據的列/行、記錄、數據格式、語義錯誤、缺失的條目以及錯誤的格式，這樣我們就可以大概了解數據分析之前要做哪些“清理”工作。 本次 ...

預覽數據 這次我們使用 Artworks.csv ，我們選取 100 行數據來完成本次內容。具體步驟： 導入 Pandas 讀取 csv 數據到 DataFrame（要確保數據已經下載到指定路徑） DataFrame 是 Pandas 內置的數據展示的結構，展示速度很快 ...

目錄 1 重復值判斷和查看 2 重復值刪除 3 異常值初步查看代碼 數據源： 1 重復值判斷和查看 功能： 指定列數據重復項判斷，返回指定列重復行boolean Series. 參數說明： subset=None：列標簽或標簽序列 ...