缺失值第10页

python数据分析——数据预处理

数据预处理前言一、熟悉数据1.1数据表的基本信息查看1.2查看数据表的大小1.3数据格式的查看1.4查看具体的数据分布二、缺失值处理2.1缺失值检查2.2缺失值删除2.3缺失值替换/填充三、重复值处理3.1

鲜于言悠905·2023-10-16 09:16

Pandas常用操作命令（四）——数据切片、筛选

4.数据切片、筛选4.1输出城市为上海的行4.2输出城市为上海或广州的行4.3输出城市名称中含有‘海’字的行4.4输出城市名称以‘海’字开头的行4.5输出城市名称以‘海’字结尾的行4.6输出所有姓名，缺失值用

Python当打之年·2023-10-16 09:33

【赠书活动】python自动售货机销售数据分析

系列文章目录目录系列文章目录1.案例背景2.分析目标3.分析过程4.数据预处理4.1.清洗数据4.1.1合并订单表并处理缺失值4.1.2增加“市”属性4.1.3处理订单表中的“商品详情”属性4

米码收割机·2023-10-15 21:48

R语言——基础（赋值、输入、截取数据中的一段数据、缺失值处理）

1将时间序列数据赋值a、调用c函数并将6个时序数据赋值给price；b、调用ts函数，指定price为时序变量，并设置起始时间为2015年1月，频率为12；c、输出结果为JanFebMarAprMayJun20151018266353172列输入a、调用scan函数，以列的方式读入6个数据。b、输出结果JanFebMarAprMayJun20151018266353173序列变换成loga、对前面

维生素软糖·2023-10-15 15:24

生物标志物发现中的无偏数据分析策略

目录0.导论基本概念1.生物标志物发现的注意事项2.数据预处理2.1高质量原始数据和缺失值处理2.2数据过滤2.3数据归一化3.数据质量评估3.1混杂因素3.2类别分离3.3功效分析3.4批次效应4.生物标志物发现

子诚之·2023-10-15 09:35

Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析——自动售货机销售数据分析与应用

文章目录摘要01案例背景02分析目标03分析过程04数据预处理1.清洗数据1.1合并订单表并处理缺失值1.2增加“市”属性1.3处理订单表中的“商品详情”属性1.4处理“总金额（元）”属性2.属性选择3

想你依然心痛·2023-10-15 08:57

ETL数据转换方式有哪些

数据清洗（DataCleaning）：对原始数据进行去重、删除异常值、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。

ETLCloud数据集成社区·2023-10-15 02:13

SQL进阶教程之1.4 HAVING子句

用法1：用having语句进行比较找出是否有缺失行适用情况：数据行存在遗漏，需要找出遗漏数据案例1：寻找缺失的编号表seqtbl比较数量和最大序号找缺失值案例1.1找到所有缺失编号的最小值缺点：此种查询不全

anti酱·2023-10-14 11:46

【机器学习】集成学习(以随机森林为例)

文章目录集成学习随机森林随机森林回归填补缺失值实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参附录参数集成学习集成学习（ensemblelearning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法

高朗·2023-10-14 08:19

【机器学习】sklearn对数据预处理

文章目录数据处理步骤观察数据数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征处理连续型特征数据处理步骤数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征：编码与哑变量处理连续型特征：二值化与分段观察数据通过pandas读取数据，

高朗·2023-10-14 08:40

java实现克里金插值导出geojson矢量数据（kriging）

然而，我们往往会遇到数据缺失的情况，这时就需要使用插值方法来填补这些缺失值。其中，克里金插值法是一种常用的方法，在很多领域都有广泛的应用。首先，克里金插值法在地质勘探领域中有着广泛的应用。

兴诚·2023-10-13 22:06

AR(I)MA时间序列建模过程——步骤和python代码

转载自：https://www.jianshu.com/p/cced6617b423侵删1.异常值和缺失值的处理这绝对是数据分析时让所有人都头疼的问题。

499650021·2023-10-13 22:20

通过API接口获取大量的数据后，需要对这些数据进行处理和分析，以实现业务目标

以下是一些可能有用的步骤：数据清洗：获取到的API数据可能存在格式不规范、缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗，以提高数据质量。数据清洗包括检查数据格式是否正确、处理缺失值、检测并处理异常值等。

古德猫宁的干货·2023-10-13 17:52

pandas的Series和DataFrame

文章目录pandas的核心类Series(数据系列)带标签的数组一、创建Series对象二、Series索引和切片三、Series的基本用法1.处理空值（缺失值）2.去重3.替换DataFrame二维数组一

不会数据分析·2023-10-13 16:53

量化(三) pandas股票数据处理

量化交易-pandas股票数据处理股票数据规整化处理方法规整化1.股票数据内容概括查看：head()tail()shape,describe()info()2.缺失值处理：isnull()notnull

思考的小妮子·2023-10-11 22:49

数学建模学习记录——时间序列

数学建模学习记录——时间序列一、基本概念二、时间序列分解时间序列的数值变化规律Spss处理时间序列中的缺失值Spss软件定义时间变量时间序列图（时序图）季节性分解结果解读画出分解后的时序图三、建立时间序列分析模型指数平滑模型

学习语言的小怪兽·2023-10-11 12:54

数据科学竞赛入门大作业之吃鸡排名预测

1赛题背景2赛题数据2.1数据简介3数据探索性分析3.1检查列中是否存在缺失值3.2查看其中列的最大值（有用的可分析的，像play

*恩赐*·2023-10-11 08:47

应用统计学与R语言实现笔记（番外篇三）——缺失值的相关系数分析

G小调的Qing歌·2023-10-11 06:57

GEE——加载ERA5气候再分析参数并使其可视化的脚本示例

3.数据预处理：对于气象数据，一般需要进行一些数据预处理，如去除云、填补缺失值等，以提高数据质量和适用性。4.数据集

此星光明·2023-10-10 22:03

杂记-缺失值插值方式

均值填充(MeanImputation)：均值填充是最简单的缺失值插值方法之一。它的原理是用特征列的平均值来填充缺失值。这种方法适用于连续型数据，且假设缺失的数据是随机的。

lxznjw·2023-10-10 16:25

第四章决策树总结

目录第四章决策树总结1.基本流程2.划分选择ID3决策树：使用信息增益来划分属性C4.5决策树：使用信息增益率划分属性CART决策树：使用基尼指数划分属性3.剪枝处理预剪枝:后剪枝:4.连续与缺失值第四章决策树总结这一章主要包括基本流程

CsdN317a·2023-10-08 13:21

第4章决策树

文章目录4.1基本流程4.2划分选择4.3剪枝处理4.4连续与缺失值4.5多变量决策树4.6阅读材料4.1基本流程决策树也称判定树，是一类常见的机器学习方法。

太极生两鱼·2023-10-08 13:37

XGB算法梳理

损失函数分裂结点算法精确的贪心法枚举，时间开销大近似的贪心正则化叶子节点数和叶节点权重对缺失值处理XGB中允许缺失值存在。在找分裂点时，不遍历迭代缺失样本，减少计算，分配样本时，缺失的样本同时分

凌霄文强·2023-10-08 13:36

提高数据质量的步骤

通过清洗和预处理数据，我们可以去除噪声、填补缺失值、处理异常值等，从而提高数据质量，确保后续分析的准确性和可靠性。

华科℡云·2023-10-08 11:55

matlab数学建模方法与实践笔记汇总

数学建模方法与实践笔记汇总写在最前面笔记1：快速入门1.导入数据2.数据探索3.多项式拟合4.发布功能5.数据类型6、全部代码笔记2：数据的准备1.数据的读取与写入excel、txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据归约数据变换

是Yu欸·2023-10-08 10:15

计算机毕设大数据电商用户行为分析 -python 大数据

文章目录0前言一.背景描述二.项目背景三.数据来源四.提出问题五.理解数据六.数据清洗6.1缺失值处理6.2查看数据6.3一致化处理6.4查看data_user数据集数据类型：6.5数据类型转换6.6异常值处理七

DanCheng-studio·2023-10-08 02:16

7 航空公司客户价值分析

第7章航空公司客户价值分析7.1了解航空公司现状与客户价值分析7.1.1了解航空公司现状7.1.2认识客户价值分析7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程7.2预处理航空客户数据7.2.1处理数据缺失值与异常值

清木!·2023-10-07 06:13

自学笔记十五：详谈Matlab中的Inf和NaN是什么鬼？

比如零除和溢出等这样的运算会产生无穷大，这导致结果太大而不能用传统的浮点值表示；用特殊字符“NaN”表示既不是实数也不是复数的“非数字”的值，例如，当把Excel文件中的数据读取到Matlab中时，若只读取数值型数据，那么数据中的缺失值自动使用

freexyn·2023-10-06 23:04

大数据毕业设计校园学生一卡通数据分析与可视化 - python

文章目录0项目简介任务1数据导入与预处理任务1.1探查数据质量并进行缺失值和异常值处理1.1.2检查重复值1.1.3数据内容总览1.1.4数据分布总览1.1.5消费金额和消费次数观察消费金额和消费次数的散点图

caxiou·2023-10-06 22:47

【毕业设计】大数据高校学生校园一卡通数据分析系统 - python

文章目录0简介1数据导入与预处理1.1探查数据质量并进行缺失值和异常值处理1.1.2检查重复值1.1.3数据内容总览1.1.4数据分布总览1.1.5消费金额和消费次数观察消费金额和消费次数的散点图1.1.6

caxiou·2023-10-06 22:16

毕业设计基于大数据的高校校园学生一卡通数据分析

文章目录0项目简介任务1数据导入与预处理任务1.1探查数据质量并进行缺失值和异常值处理1.1.2检查重复值1.1.3数据内容总览1.1.4数据分布总览1.1.5消费金额和消费次数观察消费金额和消费次数的散点图

DanCheng-studio·2023-10-06 22:46

Python逐日填补Excel中的日期并用0值填充缺失日期的数据

从上图可以看到，第一列（紫色框内）的日期有很多缺失值，例如一下子

疯狂学习GIS·2023-10-06 19:18

逻辑回归建立评分卡

逻辑回归建立评分卡1数据预处理1.1去重复值1.2填补缺失值1.3处理异常值1.4相关性分析1.5样本均衡处理1.6分训练集和测试集2特征处理2.1分箱2.2计算WOE、IV值3模型建立4制作评分卡在借贷场景中

tour_ying·2023-10-06 15:32

用逻辑回归制作评分卡

目录一.评分卡二.导库，获取数据三.探索数据与数据预处理1.去除重复值2.填补缺失值3.描述性统计处理异常值4.为什么不统一量纲，也不标准化数据分布5.样本不均衡问题6.分训练集和测试集三.分箱1.分多少个箱子才合适

PURE-li·2023-10-06 15:27

SQLZOO笔记-NULL

使用NULL（缺失值）老师和学部一个学校中包含不同的学部，大部分老师只为一个学部工作上课，部分老师不归属于任何学部。

adi0229·2023-10-06 11:29

pandas计算含缺失值中列平均值_详解Python数据分析--Pandas知识点

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法,在此记录,防止遗忘1.重复值的处理利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录,比如删除重复多余的ID.importpandasaspddf=pd.DataFrame({"ID":["A1000","A1001","A1002","A1002"],"departmentId":[60001,60001,60001,600

weixin_39537680·2023-10-05 15:17

Python数据科学基础教程

本文将从以下几个方面对Python数据科学进行讲解：数据准备与预处理：如何进行数据导入、清洗、特征工程等操作；数据探索与可视化：数据量、数据分布、相关性、缺失值分析、变量分布等；数据建模：包括线性回归、

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-05 03:22

长时序栅格数据缺失值插补

长时序栅格数据经常会出现一些缺失值，会对后续的分析造成很大的不便。这便需要利用一些插值算法对这些缺失数据进行填补，奇异谱分析（SSA）便是常用的一种插值方法。

碧血洒长空·2023-10-04 20:48

【Python零基础入门】基础|Pandas常用知识点汇总

它提供了数组的操作，定义了处理数据的基本结构，并且赋予了它们促进操作的方法，例如：读取数据、调整索引、使用日期和时间序列、排序、分组、一般数据调整、处理缺失值等等。

程序员迪迪·2023-10-04 20:07

如何利用stata 补充数据缺失值方法

上海20104034云南20007473云南20027783云南20045968云南20068393云南20087479云南20107256end把数据补齐成2000-2010年而没有年份间隔，并且把缺失值

松柏林stata·2023-10-04 17:49

数据挖掘学习报告

龙眠散人·2023-10-04 09:57

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

4.1.4KNN4.2无监督学习评估器4.2.1主成分分析(PCA)4.2.2KMeans五、模型拟合5.1有监督学习5.2无监督学习六、拟合数据与模型6.1标准化6.2归一化6.3二值化6.4编码分类特征6.5输入缺失值

TJUTCM-策士之九尾·2023-10-04 09:19

机器学习必修课 - 如何处理缺失数据

运行环境：GoogleColab处理缺失数据可简单分为两种方法：1.删除具有缺失值的列2.填充!

练习两年半的工程师·2023-10-03 08:20

python时间序列缺失值_Python时间序列缺失值的处理方法（日期缺失填充）

前言因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题，其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料，耗费了我一晚上工作时间，所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考指正

weixin_39980903·2023-10-03 02:41

数据分析--观察数据处理异常值

/HR.csv')文件见绑定资源（来自kaggle的HR.csv）处理过程：一、从df中拿出处理对象二、找出缺失值的位置并删除s1_s=df['satisfaction_level']#s1_s.isnull

从白天到早上·2023-10-01 20:56

数学建模Matlab之数据预处理方法

本文综合代码来自文章http://t.csdnimg.cn/P5zOD异常值与缺失值处理%%数据修复%判断缺失值和异常值并修复，顺便光滑噪音，渡边笔记clc,clear;closeall;x=0:0.06

Joy T·2023-10-01 17:18

通过mice包进行多重插补

包的分析通常符合以下分析过程：library(mice)imp<-mice(data,m)fit<-with(imp,analysis)pooled<-pool(fit)summary(pooled)其中，data是一个包含缺失值的矩阵或数据框

孤傲的小笼包_d517·2023-10-01 16:03

[数据分析实战]对比用Excel和Python用来做数据分析的优缺点，用Python的Pandas操作Excel数据表格原来如此简单？还不赶紧学起来？

做数据分析的缺点：1.展示本例子中使用的数据2.开始动手一、导入数据以及理解数据部分1.1查看数据维度(行列)2.2.查看数据格式1.3指定一列查看：1.4查看统计信息1.5查看列名称二、数据清洗部分2.1删除缺失值

布丁_码到成功·2023-10-01 09:35

2019年8月16日

下午摸鱼摸到一半得知需要把匹配不到小区的用户都给填上默认缺失值，本来是很简单的任务，结果还是花了不少时间改代码，可能是自己之前的代码结构太烂了【改完之后发

真昼之月·2023-10-01 00:25

标准化、逻辑回归、随机梯度参数估计

替换为缺失值data=data.replace(to_replace="?"

别狗了·2023-09-30 22:36

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