數據清洗 - 缺失值
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 ...
原文：Python學習筆記：數據清洗之缺失值填充fillna
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 填充 用每列特征的均值填充 用每列特征的中位數填充 用相鄰后面 back 特征填充前面缺失值 用相鄰前面 before 特征填充后面空值 利用字典對不同列填充不同值 控制填充個數 按行填 ...
2021-09-05 22:37 0 325 推薦指數：
相關推薦
pandas（12）：數據清洗（缺失值）
目錄 一、缺失值 1 缺失值類型 2 缺失值的認定 3 查看缺失情況 4 處理方法（1）——缺失值填充 簡單填充df.fillna() 插值法填充 5 處理方法（2）——直接刪除 ...
df.fillna() 缺失值填充
pd.DataFrame.fillna() 使用指定的方法填充NA / NaN值 參數： values： dict, Series, or DataFrame，用於替換空值的值，該值不能是list，如果指定某列，則會是字典的形式 method：{‘backfill ...
R語言入門：處理缺失值和數據清洗
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 ...
R語言-數據清洗-缺失值處理
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 ...
python 數據清洗
前言 1. 刪除重復 2. 異常值監測 3. 替換 4. 數據映射 5. 數值變量類型化 6. 創建啞變量 統計師的Python日記【第7天：數據清洗（1）】 前言 根據我的Python學習計划： Numpy → Pandas ...
Python基本的數據清洗
接觸Python兩年多了，還從來沒有獨立用Python完成一個項目，說來慚愧。最近因為工作需要，用Excel和oracle整理數據貌似不可行了，於是轉向Python，理所當然的踩了很多坑，一一記錄下來，避免以后再次入坑，畢竟不常用，好了傷疤就會忘了疼··· 業務場景： 領導拿來幾個 ...
數據清洗之數據預處理 重復值 缺失值 異常值 數據離散化
數據清洗之數據預處理 摩托車的銷售情況數據 Condition：摩托車新舊情況（new：新的 和used：使用過的） Condition_Desc：對當前狀況的描述 ...