缺失值第2页

【机器学习】数据清洗之识别缺失点

数据清洗之识别缺失点一缺失值的概念及危害1.1缺失值的概念1.2缺失值的危害：二识别缺失值：2.1可视化检查：2.2统计描述：2.3编程检查引言：在机器学习领域，数据的质量直接关系到模型的性能和可靠性。

甜美的江·2024-02-09 08:34

【Python基础】pandas 使用指南（超详细！）

1.2dataframe1.2.1Dataframe创建1.2.2DataFrame对象访问1.2.3DataFrame修改2pandas数据导入与保存2.1数据导入2.2数据保存3缺失数据处理3.1缺失值与空值

住在天上的云·2024-02-09 02:19

掌握Pandas数据转换利器深入解析pd.to_numeric函数与实战技巧【第63篇—python：Pandas数据】

文章目录引言pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用：处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast参数优化内存占用优化性能：使用apply函数批量处理数据实战案例

一见已难忘的申公豹·2024-02-09 01:48

Python---数据合并(pd.merge()\pd.concat()\combine_fist())

依据一个或多个键将多个DataFrame连接起来，类似于数据库连接；pandas.concat()：可以沿着一个轴将多个对象堆叠起来；combine_first()：可以将重复数据编制在一起，用以填充另一个对象的缺失值

门前一头牛·2024-02-09 01:09

Pandas_04合并数据集

2、pandas.concat：可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起3、实例方法conbine_first：将重复数据编结到一起，用一个对象中的值填充另外一个对象的缺失值。

JessieZeng aaa·2024-02-09 01:38

机器学习笔记（3.1）

Anaconda如何使用Anaconda第四节思想问题1.避免对业务的轻视2.明白可以为和不可以为业务背景与目标把握数据1.是否有数据2.有多少数据3.是什么样的数据4.标签总结第五节找到数据数据探索数据清洗1.缺失值的处理

临渊——摸鱼·2024-02-08 20:15

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

这一阶段包括：数据清洗：识别并处理缺失值、异常值和重复记录。这可能涉及到数据填充、平滑处理或数据删除。数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如归一

Y T·2024-02-08 13:51

Pandas数据预处理之数据标准化-提升机器学习模型性能的关键步骤【第64篇—python：数据预处理】

提升机器学习模型性能的关键步骤1.数据标准化的重要性2.使用Pandas进行数据标准化2.1导入必要的库2.2读取数据2.3数据标准化3.代码解析4.进一步优化4.1最小-最大缩放4.2自定义标准化方法5.处理缺失值和异常值

一见已难忘的申公豹·2024-02-08 10:45

数据分析基础之《pandas（6）—高级处理》

一、缺失值处理1、如何处理nan两种思路：（1）如果样本量很大，可以删除含有缺失值的样本（2）如果要珍惜每一个样本，可以替换/插补（计算平均值或中位数）2、判断数据是否为nanpd.isnull(df)

csj50·2024-02-08 09:50

Pandas文本数据处理技术指南—从查找到时间序列分析【第66篇—python：文本数据处理】

文章目录Pandas文本数据处理技术指南引言1.查找文本数据2.替换文本数据3.拼接文本数据4.正则表达式操作5.虚拟变量6.处理缺失值7.分割文本数据8.字符串处理方法9.文本数据的合并与连接10.文本数据的排序

一见已难忘的申公豹·2024-02-08 08:25

机器学习：特征工程笔记

目录主要内容1.数据清洗1.1缺失值处理1.2异常值处理1.3去除重复项1.4数据一致性和格式规范化2.特征选择2.1过滤法（FilterMethods）2.2包裹法（Wrapp

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:09

Pandas.DataFrame.cummax() 累积最大值详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.DataFrame.cummax()计算公式：语法：返回值：参数说明：axis指定计算方向（行或列）skipna忽略缺失值

数象限·2024-02-07 16:14

每天一个数据分析题（一百五十三）

对于执行edu_class变量数据编码和缺失值填充的代码，以下哪个Python代码片段不能正确实现所提供的操作？

紫色沙·2024-02-07 05:33

数据框处理

数据处理通常包括增加新的变量、处理缺失值、类型转换、数据排序、数据集的合并和获取子集等。

超级无敌大蜗牛·2024-02-06 17:49

4 款 Pandas 自动数据分析神器，yyds！

了解列数、行数、取值分布、缺失值、列之间的相关关系等等，这个过程叫做EDA（ExploratoryDataAnalysis，探索性数据分析）。

程序员小西·2024-02-06 16:34

人工智能：数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

这包括去除重复值、处理缺失值、处理离群值、归一化和标准化等操作。人工智能可以利用算法自动进行这些操作，减少人工处理的工作量并提高准确性。分析建模是利用统计和机器学习算法对数据进行建模和预测的过程。

独木人生·2024-02-06 12:24

【高质量精品】2024美赛C题高质量成品论文分享获取入口（后续会更新）

缺失值处理是数据预处理的重要环节之一。可以采用均值、中位数或者根据其他相关特征进行预测的方法来填补缺失值。在这里，我们可以考虑使用其他相关的特征来预测speed_mph的缺失值。

小笼包数模·2024-02-05 17:15

【2024美赛C题】高质量成品论文32页word{配套完整解题代码+数据集汇总}

缺失值处理是数据预处理的重要环节之一。可以采用均值、中位数或者根据其他相关特征进行预测的方法来填补缺失值。在这里，我们可以考虑使用其他相关的特征来预测speed_mph的缺失值。

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 12:46

sklearn缺失值处理：SimpleImputer模块补全缺失值

文章目录SimpleImputer参数详解参数含义常用方法sklearn.impute工具介绍SimpleImputer参数详解classsklearn.impute.SimpleImputer(*,missing_values=nan,strategy=‘mean’,fi

Cachel wood·2024-02-04 01:51

[Python] 如何使用scikit-learn的preprocessing和impute模块进行数据预处理（数据无量纲化，缺失值填充，对分类型特征编码与哑变量，对连续型特征进行二值化与分段）

数据挖掘的五大流程获取数据从各种来源收集数据，包括但不限于数据库、数据仓库、互联网、传感器、社交媒体等。获取数据的方式可以通过数据抓取、数据爬取、数据采集工具等方法进行。数据获取是数据挖掘的第一步，关键在于选择合适的数据源、确定需要的数据特征，并采用适当的技术和方法进行数据的提取和整理。数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。可能面对的问题有：数据类型

老狼IT工作室·2024-02-03 18:16

机器学习系列——（五）数据清洗

然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。

飞影铠甲·2024-02-03 17:11

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

决策树基础知识点解读

缺点分支过程中偏向取值较多的属性无法处理连续值和缺失值，只能处理离散值对缺失值敏感。C4.5算法定义

futurewq·2024-02-03 13:04

kaggle专题：利用Python分析房价

在本文中，你将会学习到：单、多变量分析相关性分析缺失值和异常值处理哑变量转换image原notebook地址：https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive

皮皮大·2024-02-02 15:25

数学建模——插值算法Python实现

今天在处理数据的时候发现有很多的缺失值，这时候的插值算法就登场了，但是我使用了一下spss的插值器发现真的是插值的一些数据就是一坨，根本不能看，所以我就打算使用Python来实现一下插值算法。

WenJGo·2024-02-02 09:06

SQL避坑指南之NULL值知多少？

目录0引言1数据准备2NULL值用途3NULL值研究4小结0引言SQLNULL（UNKNOW）是用来代表缺失值或无意义值的术语，在表中的NULL值是显示为空白字段的值，用作不知道数据的具体值，或者不知道数据是否存在

莫叫石榴姐·2024-02-02 08:46

sql指南之null值用法

0引言SQLNULL（UNKNOW）是用来代表缺失值的术语，在表中的NULL值是显示为空白字段的值，用作不知道数据的具体值，或者不知道数据是否存在，或者数据不存在等情况。

爱吃辣条byte·2024-02-02 08:14

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集K折验证通过改组进行迭代K折验证第5步：预处理和清理数据集处理非数字列解决缺失值检测异常值

jcfszxc·2024-02-01 11:59

数据预处理：缺失值处理

缺失值处理1、缺失值处理概述2、缺失值填充方式3、缺失值填充的意义1、缺失值处理概述由于各种原因，现实世界的许多数据集包含缺失值，通常将其编码为空白，NaN或其他占位符。

对许·2024-02-01 11:27

太赞了！这4款Pandas自动数据分析神器

了解列数、行数、取值分布、缺失值、列之间的相关关系等等，这个过程叫做EDA（ExploratoryDataAnalysis，探索性数据分析）。

Alex是大佬·2024-01-31 19:08

金融风控Task2-数据分析

目的EDA（ExploratoryDataAnalysis）价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.了解变量间的相互关系

sunflowers11·2024-01-31 14:17

Python数据清洗-——（1）选择子集，列名重命名；（2）缺失值处理；（3）数据转换(重复值等)；（4）异常值的处理

注：我在这里用的工具是jupyternotebook，代码里面的注释有些挺重要的，大家要仔细看1、选择子集，列名重命名在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，或重命名列，这样才能提高分析的价值和效率。此时，我们应该用到列索引In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importpandasaspdIn[3]:

林丑丑@·2024-01-31 14:45

Kaggle竞赛系列_SpaceshipTitanic金牌方案分析_数据分析

文章目录【文章系列】【前言】【比赛简介】【正文】（一）数据获取（二）数据分析1.缺失值2.重复值3.属性类型分析4.类别分析5.分析目标数值占比（三）属性分析1.对年龄Age分析（1）直方图分析（2）创建新属性

KING BOB!!!·2024-01-31 06:42

解密数据清洗，SQL中的数据分析

数据可能包含缺失值、重复记录、异常值、不一致的数据输入等，在使用SQL进行分析之前清洗数据是非常重要的。当学习SQL时，可以随意地创建数据库表，更改它们，根据需要更新和删除记录。

python慕遥·2024-01-31 06:38

揭开时间序列的神秘面纱：特征工程的力量

1.1特征工程的定义和基本概念1.2特征工程在传统机器学习中的应用1.3时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理

theskylife·2024-01-31 05:40

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1数据预处理9.1.1基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化

江帅帅·2024-01-31 01:12

区分Protobuf 3中缺失值和默认值

来自公#众#号：新世界杂货铺这两天翻了翻以前的项目，发现不同项目中关于Protobuf3缺失值和默认值的区分居然有好几种实现。今天笔者冷饭新炒，结合项目中的实现以及切身经验共总结出如下六种方案。

Gopher指北·2024-01-30 20:11

SAS学习笔记1

局限性：你必须读取一条记录中的全部数据，不能跳过不需要的值，任何缺失值都必须用句点标识；字符型数据不能有内嵌的空格，长度不超过8个字符；包括日期或其他需要特殊处理的数据，不适合。inp

飘乐云·2024-01-30 12:37

matlab数学建模方法与实践笔记2：数据的准备

笔记21.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集成数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维PCAMATLAB

是Yu欸·2024-01-30 00:06

精通Python第12篇—深入Pandas从基础到高级的数据处理艺术

文章目录引言Pandas简介安装Pandas读取Excel文件数据操作示例：计算平均值示例：筛选数据写入Excel文件实例：读取并写入新表格数据清洗与转换缺失值处理数据类型转换分组与聚合数据可视化进一步学习高级功能与进阶应用多表关联与合并时间序列分析自定义函数应用性能优化与大数据处理持续学习与实践结语引言在日常的数据处理工作中

申公豹本豹·2024-01-29 13:48

Pandas实践指南：从基础到高级数据分析

Pandas实践指南：从基础到高级数据分析引言Pandas基础1.安装和基本配置2.DataFrame和Series的基础3.基础数据操作数据清洗与预处理1.缺失值处理2.数据转换3.数据过滤数据分析与操作

walkskyer·2024-01-29 11:08

（缺失值处理和重复值删除）

1、缺失值是什么？当我们从数据文件（CSV、Excel等）或者其他数据源加载到DataFrame中时，往往会遇到某些单元格的数据是缺失的。当我们打印出DataFrame时，缺失的部分会显

我爱娃哈哈·2024-01-28 23:27

极简pandas库NA

Pandas库中的pandas.NA简要在数据处理中，缺失值是一个常见的问题。Pandas库提供了一个专门的缺失值表示pandas.NA，它是pandas中用于表示缺失数据的核心对象。

吉小雨·2024-01-28 18:42

python数据分析数据探索

数据质量分析：缺失值、异常值、一致性。缺失值：原因：1.信息暂时无法获取，或获取的代价太大。2.信息遗漏3.属性值不存在影响：1.数据挖掘建模将丢失大量有用的信息。

简单编程王子·2024-01-28 16:42

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解：数据缺失值处理

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》4.12视频讲解视频为《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜杨维忠著清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解4.12节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。本书旨在手把手教会使用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析。常用统计学原理、实证研究的套路、调查问卷设计、信度分析、效度分析、T检验、ANOVA分析、相关性分析、回归

数据科学作家·2024-01-28 13:16

深度学习与神经网络pytorch版 2.2 数据预处理

深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理目录深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理2.2.1读取数据集2.2.2处理缺失值2.2.3转换为张量格式小结2.2.1读取数据集#2.2.1

砍树＋c＋v·2024-01-28 08:27

Pandas基本功能

重建索引reindex用于创建一个符合新索引的对象，如果某个索引值之前不存在，则引入缺失值obj2=obj.reindex(['a','b'])为解决缺失值问题，使用ffill方法会将值前向填充obj3

w未然·2024-01-28 04:18

Pandas.Series.product() 乘积(累乘积) 详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

：Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.Series.product()计算公式：语法：返回值：参数说明：axis指定计算方向（行或列）skipna忽略缺失值

数象限·2024-01-28 02:41

2021-07-14

2)加载数据train.csvdf=pd.read_csv('train.csv')df.head(3)image.png2.数据清洗简述(1)我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值

卢坚辉·2024-01-27 21:17

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