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。 ...

打比賽時，遇到了一個問題。填充空白值的時候，如果使用 固定值，均值啥的都沒問題。 但是我想用 但是每次都是報錯 經過千辛萬苦終於找到了問題的根源。 原來，我在加載數據的時候使用了一個 壓縮內存的函數 這里面產生了一種新的數據類型 np.float16 而這種類型，在pandas ...

（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 ...

日期缺失填充方法：https://www.jianshu.com/p/270a9e095699 Python-pandas的fillna()方法-填充空值：https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/89892631 ...

Pandas使用這些函數處理缺失值： isnull和notnull：檢測是否是空值，可用於df和series dropna：丟棄、刪除缺失值 axis : 刪除行還是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...

1、檢查缺失值 為了更容易地檢測缺失值(以及跨越不同的數組dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函數，它們也是Series和DataFrame對象的方法 - 2、清理/填充缺少 數據Pandas提供了各種方法來清除缺失的值。 fillna()函數 ...

什么是缺失值？ 　　直觀上理解，缺失值表示的是“缺失的數據” 創建數據 識別出缺失值或非缺失值 過濾掉一些缺失的行 丟棄缺失值 .dropna() 　　Seriese 使用 dropna 比較簡單 ...

缺失值填充是數據預處理最基本的步驟，一般能想到的是固定值填充（均值等統計學方法）、根據與本列有相關關系的列函數表示來填充。這次我用的是em算法進行填充，具體原理后續補充。 主要記錄一下步驟： 工具欄：分析 菜單 ----> 缺失值分析------>彈出來的對話框：左邊是表格中 ...