-------------原文 https://wenku.baidu.com/view/aaa16788a48da0116c175f0e7cd184254b351bb0.html ------ 常見的插補方法簡述 1 剔除法 如果缺失值所占比例小的話，這個方法十分有效。但是會丟棄 ...

一、數據缺失值處理 處理方法： 1、刪除 2、補全： 常用補全方法有（1）用基本統計量填充（最大值、最小值、均值、中位數、眾數） （2） 用表內臨近值填充 ...

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 ...

一直想把數據預處理的邏輯給理清楚點，在這里和大家一起分享。 一：缺失值的處理 刪除缺失值 這是一種很常用的策略。 缺點：如果缺失值太多，最終刪除到沒有什么數據了。那就不好辦了。 2.2 缺失值的填補 （1）均值法 根據缺失值 ...

在數據挖掘的過程中，數據預處理占到了整個過程的60% 臟數據：指一般不符合要求，以及不能直接進行相應分析的數據 臟數據包括：缺失值、異常值、不一致的值、重復數據及含有特殊符號（如＃、¥、＊）的數據 數據清洗：刪除原始數據集中的無關數據、重復數據、平滑噪聲數據、處理缺失值、異常值 ...

在處理數據用於建模的時候，遇到了長尾數據，需要處理異常值，於是參考網上的資料，重新寫了函數。 是把一個DataFrame的某列超過預計范圍（IQR方法）的數據重新賦值為上、下限的方法，如果要刪除異常值，需要修改后面幾個。 使用的時候，直接把一個df輸入，指定一個列，就可以輸出一個 ...

（學生化殘差也可以）；二是同時影響x和Y的異常值，對應探測該類異常的指標為COOK值，三是影響水平方向的X ...

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