E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
缺失值
sklearn:三、数据预处理与特征工程——8.20~23
sklearn中的数据预处理和特征工程:(1)模块preprocessing:几乎包含数据预处理的所有内容;(2)模块Impute:填补
缺失值
专用;(3)模块feature_selection:包含特征选择的各种
didi_official
·
2023-08-28 13:17
深度学习数据预处理
参考文章:深度学习中的数据预处理方法总结在深度学习中,数据预处理(preprocessing)的重要性体现在以下几个方面:1、数据质量:原始数据通常包含错误、
缺失值
、异常值和噪声。
替这位空想家惊讶
·
2023-08-28 04:30
深度学习
人工智能
R语言之
缺失值
处理
缺失值
处理在实际的数据分析中,缺失数据是常常遇到的。
缺失值
(missingvalues)通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。例如,年龄的缺失可能是由于某人没有提供他(她)的年龄。
·
2023-08-27 15:46
r
python直方图横坐标密集成一条黑线解决办法
横坐标容易变成一条黑线过于密集,如下图所示:二、第一种解决方法,修改tick_spacing参数值,本人设置成300,结果如图所示:三、根据二中结果,发现数据格式错误,不是数值型,检查一下.csv原始数据excel中
缺失值
不是数值型
优秀的华华
·
2023-08-27 15:03
python
开发语言
pandas数据分析——groupby得到分组后的数据
如何得到分组里的数据date_range补齐缺失日期在处理时间序列的数据中,有时候会遇到有些日期的数据缺失的情况,这时候可以用pandas的date_range函数快速补齐缺失日期,再根据实际情况补齐
缺失值
嘿嘻哈呀
·
2023-08-27 14:35
机器学习
pandas
数据分析
数据挖掘
数值类特征
为了提升效果,我们需要对数值特征做一些处理,本文介绍了4种常见的处理方式:
缺失值
处理、二值化、分桶、缩放。什么是数值类特征?数值类特征就是可以被实际测量的特征。
ZhangJiQun&MXP
·
2023-08-27 13:11
2023
AI
python
机器学习
开发语言
总结
决策树算法的有点简单,直观,可解释性强,建树容易不需要预处理,归一化,以及处理
缺失值
离散值,连续值,及其混合都可以处理能够多分类缺点容易过拟合,泛化能力不强样本发生改动,会导致树的结构发生变化,这里可以通过集成学习方法解决容易偏向某些特征
zhouycoriginal
·
2023-08-27 10:03
Pandas数据分析教程-数据清洗-扩展数据类型
预处理扩展数据类型1.传统数据类型缺点2.扩展的数据类型3.如何转换类型文中用S代指Series,用Df代指DataFrame数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤,这里总结一些数据清洗的常用方法:包括
缺失值
Wumbuk
·
2023-08-26 21:19
pandas
pandas
数据分析
数据挖掘
pandas数据分析教程-数据清洗-
缺失值
处理
pandas-02-数据清洗&预处理A.
缺失值
处理1.Pandas
缺失值
判断2.
缺失值
过滤2.1Series.dropna()2.2DataFrame.dropna()3.
缺失值
填充3.1值填充3.2向前
Wumbuk
·
2023-08-26 21:48
pandas
pandas
数据清洗
Pandas数据分析教程-数据处理
检测过滤异常值7.排列与随机采样8.根据类别生成one-hot向量,向量化文中用S代指Series,用Df代指DataFrame数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤,这里总结一些数据清洗的常用方法:包括
缺失值
Wumbuk
·
2023-08-26 21:17
pandas
pandas
数据分析
数据挖掘
时间序列分析—
缺失值
处理
时间序列分析—
缺失值
处理本文依据知乎大佬的文章清洗数据数据清洗是数据分析的一个重要环节,对于时间序列数据也不例外,本节将详细介绍针对时间序列数据的数据清洗方法。
懒惰的coder
·
2023-08-26 15:05
机器学习
时间序列
数据挖掘
数据分析
人工智能
AI夏令营第三期用户新增挑战赛学习笔记
通过可视化数据,我们可以发现数据中的模式、异常值、
缺失值
等信息,从而更好地了解数据的特点和结构。2.特征工程:数据可视化可以帮助我们选择和创建合适的特征。
一起努力啊~
·
2023-08-26 15:55
人工智能
学习
笔记
python进行数据分析:数据预处理
六大数据类型见python基本功importnumpyasnpimportpandasaspd数据预处理
缺失值
处理float_data=pd.Series([1.2,-3.5,np.nan,0])float_data01.21
aobulaien001
·
2023-08-26 14:55
python
数据分析
pandas
毕业设计 医学数据分析 人体肠道细菌数据分析
文章目录0前言1课题背景2.数据预处理导入工具包预处理
缺失值
情况3数据可视化4特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04,dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试
DanCheng-studio
·
2023-08-25 18:25
计算机专业
毕设选题
毕业设计系列
数据分析
python
毕业设计
大数据
数据挖掘
我的学习笔记:数据处理
数据清洗包括去除重复数据、填补
缺失值
、处理异常值和转换数据格式等操作,以提高数据的可靠性和准确性,避免数据分析时出现偏差,提高决策的准确性。数据去重:通过比较记录中的唯一标识符或关键字段来实现。
iiiLISA
·
2023-08-25 17:15
数据分析
数据分析
spearman相关性分析_做数据分析为何要学统计学(3)——相关性分析
在样本数据降维(通过消元减少降低模型复杂度,提高模型泛化能力)、
缺失值
估计、异常值修正方面发挥着极其重要的作用,是机器学习样本数据预处理的核心工具。
weixin_39553156
·
2023-08-25 14:46
spearman相关性分析
R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据
缺失值
处理、Meta加权机器学习与非线性Meta分析
目录专题一Meta分析的选题与检索专题二Meta分析与R语言数据清洗及统计方法专题三R语言Meta分析与作图专题四R语言Meta回归分析专题五R语言Meta诊断分析专题六R语言Meta分析的不确定性专题七机器学习在Meta分析中的应用更多应用Meta分析是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“
WangYan2022
·
2023-08-24 19:24
R语言
r语言
Meta分析
农林生态
62_Pandas有条件地提取 pandas.DataFrame 的行
目录使用比较运算符指定条件使用in运算符进行条件指定(相当于isin())用字符串方法指定条件当有
缺失值
NaN或None时索引条件指定多个条件将包含空格或点的列名称用“`
饺子大人
·
2023-08-24 18:05
Pandas
pandas
人工智能
数据分析
python
机器学习
含有
缺失值
特征之间的相关性分析
缺失的原因方法1Completecaseanalysis假如要分析特征1和特征2之间的相关性,只考虑那些特征1和特征2都没有缺失的样本;方法2multipleimputation多重插值根据对某个
缺失值
构造的估计值个数的多少
Big-brother
·
2023-08-24 10:32
笔记杂
Python数据清洗80%的工作量,看这篇就够了
通常来说,你所获取到的原始数据不能直接用来分析,因为它们会有各种各样的问题,如包含无效信息,列名不规范、格式不一致,存在重复值,
缺失值
,异常值等.....如果你在学习Python的过程当中有
yoku酱
·
2023-08-24 03:22
Python数据处理之Pandas库
创建对象与取值1.1Series对象(一维)1.1.1创建1.1.2取值与选择1.2DataFrame对象(二维)1.2.1创建1.2.2取值与选择1.3Index对象(不可变数组)1.3.1交并异或二、处理
缺失值
En^_^Joy
·
2023-08-23 21:43
Python
数据处理
python
数据挖掘
机器学习
【数据分析】
缺失值
处理
1.均值填充:对于数值型的特征,采用该特征在已有数据中的平均值或中位数来填充
缺失值
。2.众数填充:对于类别型的特征,采用该特征在已有数据中出现频率最高的类别来填充
缺失值
。
不菜不菜
·
2023-08-23 15:22
数据分析
机器学习
数据挖掘
数据分析案例丨商品零售购物篮分析(下)
数据分析案例丨商品零售购物篮分析(上)03数据预处理通过对数据探索分析,发现数据数据完整,并不存在
缺失值
。建模之前需要转变数据的格式,才能使用apriori函数进行关联分析。
泰迪智能科技
·
2023-08-22 21:34
大数据
数据分析
零售
python
机器学习之数据清洗
数据清洗的目标是处理数据中的噪声、
缺失值
、异常值和不一致性等问题,以提高数据的质量和准确性。
物随心转
·
2023-08-22 21:01
机器学习
人工智能
数据分析第三步:数据预处理
一般情况下,数据预处理主要有数据清洗(如对异常值、
缺失值
、数据格式的处理)、构造新变量(均值、因子分子中的因子)、数据标准化、数据类型的变换等。
数据分析那些事
·
2023-08-22 10:44
swirl包学习R语言--Looking at Data
查看列数object.size()查看占用的储存空间names()查看列的名字head()默认6行head(data,10)tail(data,15)查看后15行summary()每个变量如何分布,有多少
缺失值
Lemon_93d5
·
2023-08-22 07:14
如何快速查找并统计pandas数据框中每一列有多少
缺失值
(nan)?
首先,我们可以自定义一个函数,并利用pandas提供的isnull()方法,isnull(),是一个以is开头的方法,所以它返回的是bool值,利用这个特性,我们可以去遍厉每一列,每一列都是一个pandasSeries,然后抓出为True的部份,再封装成一个字典,最后解包字典,自定义并格式化输出,打印出来,如下图:图片发自App还有没有更简单的方法呢?当然有的,基本上,也不需要格式化输出什么的,能
Hi子良
·
2023-08-22 03:44
【机器学习6】数据预处理(三)——处理类别数据(有序数据和标称数据)
方便研究——用pandas创建包含多种特征的数据集映射有序特征标称特征标签编码标称特征的独热编码独热编码的优缺点简要理解处理类别数据的重要性在【机器学习4】构建良好的训练数据集——数据预处理(一)处理
缺失值
及异常值这一篇文章中
釉色清风
·
2023-08-21 01:33
机器学习
机器学习
人工智能
python
pandas
matplotlib
DataWhale 机器学习夏令营第三期
DataWhale机器学习夏令营第二期学习记录一(2023.08.18)1.赛题理解2.
缺失值
分析3.简单特征提取4.数据可视化离散变量离散变量分布分析DataWhale机器学习夏令营第三期——用户新增预测挑战赛学习记录一
STUffT
·
2023-08-19 11:35
机器学习
人工智能
pandas删除某列有空值的行
0.摘要dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(
缺失值
),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。
Rick_M359
·
2023-08-18 12:13
pandas
Pandas+Pyecharts | 招聘信息数据可视化
文章目录1.导入模块2.Pandas数据处理2.1读取数据2.2查看索引、数据类型和内存信息2.3
缺失值
填充2.4列拆分(地区列拆分为城市、城区、地址三列)2.5删除部分列2.6列重命名2.7薪资列处理
Python当打之年
·
2023-08-18 04:40
Python可视化系列
Pyecharts系列
python
数据挖掘
数据分析
Pandas---DataFrame函数说明
文章目录构造函数属性描述类型转换索引和迭代二元运算函数应用&分组&窗口计算统计重新索引/选择/标签操作处理
缺失值
重新定型、排序、换位结合/比较/加入/合并时间序列标志Flags元数据Metadata作图
初学小白Lu
·
2023-08-18 00:22
python数据分析
pandas
python
数据分析
模型预测笔记(一):数据清洗及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
模型预测一、导入关键包二、如何载入、分析和保存文件三、修改
缺失值
3.1众数3.2平均值3.3中位数3.40填充四、修改异常值4.1删除4.2替换五、数据绘图分析5.1饼状图5.1.1绘制某一特征的数值情况
ZZY_dl
·
2023-08-17 23:26
#
模型预测
笔记
Numpy入门教程
这里写目录标题1.如何构建numpy数组2.如何观察数组属性的大小和形状(shape)3.如何从数组提取特定的项3.1如何反转数组3.2如何处理数组的
缺失值
(missing)和无穷大(infinite)
泠山
·
2023-08-17 23:52
python
numpy
python
数据分析
【数据分析入门】Numpy进阶
3.2通过isin选择3.3通过Where选择3.4通过Query选择3.5设置/取消索引3.6重置索引3.6.1前向填充3.6.2后向填充3.7多重索引四、重复数据五、数据分组5.1聚合5.2转换六、
缺失值
七
TJUTCM-策士之九尾
·
2023-08-17 18:29
数据分析
数据分析
numpy
数据挖掘
python
傻瓜式零代码临床预测模型软件LogisticApp
涉及批量
缺失值
的多重插补、倾向性匹配得分PSM、基线资料分析、批量单因素Logistic回归、多因素Lo
·
2023-08-17 09:17
机器学习
傻瓜式零代码临床预后预测模型软件CoxApp
傻瓜式临床预测模型软件CoxApp无需复杂冗长的代码只需要鼠标点点,即可轻松完成3分SCI1CoxApp简介傻瓜式零代码预后模型构建、评价、验证涉及批量
缺失值
的多重插补、倾向性匹配得分PSM、基线资料分析
·
2023-08-17 08:16
后端机器学习深度学习数据挖掘
Python第三方库-Pandas总结
三种创建方式3.索引相关函数二、Pandas处理Excel数据读取数据导出Pandas数据按照特定条件筛选查看数据出现的频次数据排序删除数据数据表拼接三、pandas数据预处理非数值型变量处理重复值、
缺失值
及异常值处理数据分箱四
葫芦娃啊啊啊啊
·
2023-08-16 12:16
Python-SQL
python
数据挖掘
数据分析
第四题乙醇偶合制备 C4 烯烃
%%%%%%%%%%第四题%%%%%%%%%%%%数据预处理%
缺失值
的检测clc,cleara=readmatrix('F:\数学建模\培训模拟\研究生组题目四\2021-B\附件一的数据.xlsx')
herry57
·
2023-08-15 22:42
数学建模code
matlab
使用Pandas进行数据清理的入门示例
数据清理是数据分析过程中的关键步骤,它涉及识别
缺失值
、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。
·
2023-08-15 17:26
GhatGPT实现 泰坦尼克号生存预测
目录ChatGPT实现泰坦尼克号生存预测1.引言1.1研究背景1.2数据集介绍1.3研究目的2.数据描述2.1数据来源2.2数据集结构和变量定义2.3数据摘要和统计分析3.数据处理3.1
缺失值
处理3.2
N-A
·
2023-08-15 07:08
Python
numpy
matplotlib
python
pytorch--数据预处理基础操作(2)
目录常用的函数数据预处理创建数据集读取数据集
缺失值
处理数据格式转换由于深度学习应用于解决现实世界的问题十分广泛,pandas与张量兼容,我们常常使用python数据分析工具包pandas来进行原始数据预处理
乱花渐欲迷人眼~
·
2023-08-14 13:53
动手学深度学习
pytorch
人工智能
python
jupyter
机器学习实战4-数据预处理
preprocessing.MinMaxScaler(归一化)导库归一化另一种写法将归一化的结果逆转preprocessing.StandardScaler(标准化)导库实例化查看属性查看结果逆标准化
缺失值
wa的一声哭了
·
2023-08-14 11:39
机器学习
人工智能
第4章:决策树
ID3C4.5Cart过拟合
缺失值
多变量决策树可以构造曲线边界,例如敲声*3+色泽>1.5。
why151
·
2023-08-14 03:02
机器学习
决策树
算法
机器学习
数模实操演示|数据预处理:异常值、
缺失值
、指标降维
本文将从异常值、
缺失值
、指标降维这三个方面分别进行实操演示。对于三个方面涉及的算法(方法)分别为:3σ原则、简单移动平均法、Lasso回归。所有的数据图片和代码在网盘可自行下载。
梨子串桃子_
·
2023-08-13 21:03
数学建模
数据挖掘
matlab
机器学习
数据分析相关知识整理
数据预处理
缺失值
处理直接舍弃整条记录手动填充修正使用均值等不影响整体分布的数值填充利用余下完整的数据预测
缺失值
使用NaN表示,之后可以对于这一值做特殊处理异常值处理手动设置上下限利用均值和标准差设置合理范围
JudeArcturus
·
2023-08-13 13:17
【机器学习4】构建良好的训练数据集——数据预处理(一)处理
缺失值
及异常值
数据预处理数据预处理的重要性处理
缺失值
⭐️识别表格中的数据⭐️计算每列
缺失值
的数量⭐️删除含有
缺失值
的样本或特征⭐️填充
缺失值
处理异常值⭐️异常值的鉴别⭐️异常值的处理将数据集划分为训练数据集和测试数据集数据预处理的重要性数据预处理在数据分析和机器学习中起着非常重要的作用
釉色清风
·
2023-08-13 10:52
机器学习
机器学习
人工智能
python
jupyter
Python Pandas操作
文章目录一、索引操作二、四则运算三、Pandas画图四、文件读取与存储五、
缺失值
处理六、去重七、数据离散化八、数据合并九、交叉表与透视表十、分组聚合十一、写入Excel不同Sheet页一、索引操作针对DataFrame
小五家的二哈
·
2023-08-13 09:28
Pandas
python
数据挖掘
数据分析
机器学习实战3-随机森林算法
n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证,观察随机森林和决策树的效果n_estimators学习曲线bootstrap&oob_score随机森林回归器随机森林回归填补
缺失值
案例机器学习中调参的基本思想实例随机森林在乳腺
wa的一声哭了
·
2023-08-12 11:37
机器学习
机器学习
算法
随机森林
【深度学习】日常笔记16
创建
缺失值
NaN的代
重剑DS
·
2023-08-12 10:13
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
上一页
9
10
11
12
13
14
15
16
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他