缺失值第3页

Pandas数据大师之路-高级应用与性能优化【第35篇—python：Pandas数据大师】

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

一见已难忘·2024-01-26 15:41

Statistics with Python Specialisation: 数据库、可视化方法

目录前言NumpyArrays(thendarray)1.导入NumPy：2.创建NumPy数组：3.数组的基本属性：4.访问数组元素：5.数组切片：6.数学运算：pandas示例：用平均值填充缺失值ScipyMatPlotLib

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:35

缺失值可视化处理--missingno库（1）

用命令【pipinstallmissingno】安装missingno遇到了一些小问题，百度也没有找到确切的答案报错如下-bash:added:commandnotfounddonghaha:~dongyueqian$pipinstallmissingnoDEPRECATION:Python2.7willreachtheendofitslifeonJanuary1st,2020.Pleaseupg

董哈哈_·2024-01-26 05:52

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测

撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

天池赛：淘宝用户购物行为数据可视化分析

目录前言一、赛题介绍二、数据清洗、特征构建、特征可视化1.数据缺失值及重复值处理2.日期分离，PV及UV构建3.PV及UV可视化4.用户行为可视化4.1各个行为的面积图（以UV为例）4.2各个行为的热力图

wjzeroooooo·2024-01-26 01:52

数据挖掘之数据预处理

数据库易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰数据库太大，且多半来自多个异种数据源衡量的标准是数据质量数据质量数据质量的因素都比较好理解，就不一一说明了。

雇个城管打天下·2024-01-26 00:30

Pandas（文件格式）

将数据写出到文本格式数据也可以被输出为分隔符格式的文本输出DataFrame的to_csv方法，我们可以将数据写到一个以逗号分隔的文件中查看使用其他分隔符（由于这里直接写出到sys.stdout，所以仅仅是打印出文本结果而已）|缺失值在输出结果中会被表示为空字符串

GHope·2024-01-25 21:27

Python如何按指定列的空值删除行？

目录1、按指定列的空值删除行2、滑动窗口按指定列的值填充最前面的缺失值1、按指定列的空值删除行数据准备：df=pd.DataFrame({'C1':[1,2,3,4],'C2':['A',np.NaN,

对许·2024-01-25 12:13

Task2 数据分析 (1)

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA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.2.了解变量间的相互关系

__y__·2024-01-25 08:57

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices

在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

乳腺癌预测_EDA_Models

**关于数据集**预测过程1.安装包2.加载库3.导入数据4.数据清洗5.EDA重复行缺失值单变量分析正态性检验双变量分析年龄与肿瘤大小(cm)肿瘤大小（cm）与诊断结果肿瘤大小（cm）与转移多元分析6

老虎也淘气·2024-01-24 14:16

2021-06-17 第二章：数据清洗及特征处理

2.1缺失值观察与处理2.1.1任务一：缺失值观察pandas里边查找NaN值的话，可以是.isna()，也可以是.isnull()isna的意思是判断是不是notanumber，主要是数值字段；isnull

Akai_·2024-01-24 06:10

1111总结，missing value,文本操作，dataframe索引(loc,iloc)

missingvalue缺失值检测缺失值，丢弃缺失值，填充缺失值，缺失值一般不会被计算pd.isnull(df)返回布尔值subset，如果某个元素为null值时才会丢弃该行。

夜希辰·2024-01-23 13:43

Python数据分析：实战都有哪些

以下是一些常见的实战项目示例：数据清洗和预处理：对数据集进行清洗、填充缺失值、处理异常值、标准化、归一化等操作。

独木人生·2024-01-23 10:45

r语言查看缺失值

缺失值统计head(airquality)notna<-complete.cases(airquality)head(notna)nrow(airquality)nrow(airquality[which

肖玉贤·2024-01-23 03:20

数据操作——缺失值处理

缺失值处理缺失值的处理思路如果想探究如何处理无效值,首先要知道无效值从哪来,从而分析可能产生的无效值有哪些类型,在分别去看如何处理无效值什么是缺失值一个值本身的含义是这个值不存在则称之为缺失值,也就是说这个值本身代表着缺失

我像影子一样·2024-01-23 02:06

《机器学习》客户流失判断-python实现

客户流失判断题目赛题描述数据说明赛题来源-DataCastle问题描述解题思路Python实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系

汐ya~·2024-01-22 09:44

数据分析完整流程一般包括哪几个环节/步骤

数据清洗：对收集到的数据进行清理，处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。数据探索（探索性数据分析EDA）：探索数据的特征、分布、相关性等，通过可视化和统计方法深入了解数据。

Recursions·2024-01-21 07:21

1、中级机器学习课程简介

在这门课程中，你将通过学习如何：处理在真实世界数据集中经常出现的数据类型（缺失值、分类变量），设计管道以提高你的机器学习代码质量，

AI算法蒋同学·2024-01-21 06:41

智慧海洋建设-Task2 数据分析

查看缺失值：print(f'Thereare{data_train.isnull().any().sum()}columnsintraindatasetwithmissingvalues.')渔船轨迹可视化

1598903c9dd7·2024-01-20 22:50

【Pytorch】搭建一个简单的泰坦尼克号预测模型

主要内容包括：数据准备：介绍如何加载和预处理泰坦尼克号数据集，包括处理缺失值、对类别特征进行编码等。构建神经网络模型：定义一个简单的神经网络模型，包括输入

Avasla·2024-01-20 06:19

R实战

如何才能成功地处理、分析和理解数据，包括：1、获取数据（从各种数据源将数据导入程序）；2、整理数据（编码缺失值、修复或删除错误数据、将变量转换成更方便的格式）；3、注释数据（以记住每段数据的含义）；4、

MARIOLEEKY·2024-01-19 01:57

机器学习根据金标准标记数据-九五小庞

数据清洗和预处理：在这一步，需要对收集到的数据进行清洗和预处理，以消除异常值、缺失值和重复值，确保数据的质量和可用性。金标准标记：金标准标记是对数据进行的一种标准化和规范化的过程。

Up九五小庞·2024-01-18 16:49

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

数据预处理：数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题。数据转换：对数据进行规范化、标准化、归一化等操作以适应模型要求。特征编码：将非数值特征（如类别标签）转化为数值形式。特征工程

德天老师·2024-01-18 08:45

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(升级版)

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解2.1VMD分解实验2.2VMD-LSTM预测思路3构造训练数据4LSTM模型训练

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：BiLSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1BiLSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件1.2

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1CNN-LSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件

Python算法实战·2024-01-16 15:11

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结

文章目录1缺失值处理1.1统计缺失值1.2删除缺失值1.3指定值填充1.4均值/中位数/众数填充1.5前后项填充2异常值处理2.13σ原则分析2.2箱型图分析3重复值处理3.1重复值计数3.2drop_duplicates

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解3构造训练数据4LSTM模型训练5预测机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例

Python算法实战·2024-01-16 15:06

数据清洗：确保数据质量的关键步骤

其重要性如下：1.提高数据质量：通过清洗数据，可以纠正错误、删除重复数据、填充缺失值等，从而提高数据的质量和可信度。

正儿八经的数字经·2024-01-16 14:00

数学建模-时间序列预测步骤

目录数据第一步：定义时间第二步：创建传统模型结果论文下笔GG数据第一步：定义时间第二步：创建传统模型点击条件，点击离群值全部勾选点击统计点击图保存选项结果论文下笔由于我们的数据中不存在缺失值，且为季度数据

WenJGo·2024-01-15 21:54

pandas缺失值查看及处理方法（后附源数据供大家练习）

目录数据预览：一、查看缺失值二、处理缺失值1.删除dropna（1）参数介绍（2）使用方法示例A.删除有空值的整行B.删除有空值的整列C.删除一行全是空值的整行D.删除非空值低于指定数值的整行E.删除指定列中有空值的整行

卿卿553·2024-01-15 14:55

特征预处理（归一化、标准化、缺失值处理）

3.缺失值类别型数据：one-hot编码时间类型：时间的切分sklearn特征预处理apisklearn.preprocessing(1)归一化归一化特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1

butters001·2024-01-15 03:48

python中none的替换方法：pandas&numpy

具体来说，它将该列中的缺失值用字符串'None'进行填充，并通过`inplace=True`参数将修改应用到原始的DataFrame上，而不是

sci_more·2024-01-15 02:12

GSTAE

大多数现有的交通速度预测模型都是基于交通数据完整或具有罕见缺失值的假设而提出的。然而，由于各种人为和自然因素，在现实场景中收集的此类数据往往是不完整的。

llddycidy·2024-01-14 16:00

李沐—动手学深度学习笔记

1.3.1监督学习2.预备知识2.1数据操作2.1.3.广播机制2.1.4.索引和切片2.1.5.节省内存2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1.读取数据集2.2.2.处理缺失值

比三毛多一根头发·2024-01-14 07:30

李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理

目录一、数据操作（一）张量的创建（二）张量的运算（三）张量的广播机制（四）索引和切片（五）转换为其他Python对象二、数据预处理（一）数据集读取（二）缺失值处理（三）转换为张量格式教材：李沐《动手学深度学习

丁希希哇·2024-01-14 07:29

机器学习——XgBoost特征筛选

目录1.什么是Xgboost2.Xgboost的优点2.1正则化2.2并行处理2.3灵活性2.4缺失值处理2.5剪枝2.6内置交叉验证3.Xgboost模型详解3.1Xgboost能加载的各种数据格式解析

AI AX AT·2024-01-14 03:24

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例

实现二分类预测应用案例目录基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例#1、定义数据集#定义入模特征#2、数据预处理#2.1、缺失值处理

cjz0422·2024-01-13 10:29

使用Python进行客户行为分析

识别和解决数据不一致、缺失值和离群值，以确保数据的质量和准确性。计算基本统计数据，如平均值，中位数和标准差，以汇总数据。创建直方图、散点图和条形图等可视化效果，以探索

python收藏家·2024-01-13 04:08

机器学习案例【决策树】--泰坦尼克号幸存者预测

data.info()data.head()将文字转为数字:我们的决策树的分类器只能处理数字，所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是object的类型的话，都需要转换成数字才能够使用筛选特征处理缺失值

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

【机器学习笔记】Python基础笔记

目录基础语法加载数据：pd.read_csv查看数据大小：shape浏览数据行字段：columns浏览少量数据：head()浏览数据概要：describe()输出：to_csv基础功能语法缺省值去除缺失值

print_Hyon·2024-01-13 02:52

xgboost 中 model.predict 与 model.get_booster()预测结果为什么不一样呢？

看上去也没有问题，xgb不是已经设置缺失值了吗，为什么预测结果不一样呢？习惯性的有问题直接看源码，走进源码

yangqingqing·2024-01-12 18:28

数据加工：从原始数据到有价值的信息

一、数据加工的重要性（一）提高数据质量原始数据往往存在着噪声、缺失值、异常值等问题，如果不经过处理，这些问题可能

正儿八经的数字经·2024-01-12 16:21

决策树（公式推导+举例应用）

文章目录引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率（C4.5）基尼指数（CART）剪枝处理预剪枝（逐步构建决策树）后剪枝（先构建决策树再剪枝）连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理结论实验分析引言随着信息时代的发展

Nie同学·2024-01-12 14:56

Spark SQL进阶

小希 fighting·2024-01-12 07:44

探索性数据分析（三）—— 异常值处理

前言之前文章链接：《探索性数据分析（1）——变量识别和分析》《探索性数据分析（2）——缺失值处理》1.异常值（outlier）是什么？

Avasla·2024-01-12 06:31

使用Python进行数据清洗，以及一些常见的数据清洗技巧和最佳实践

数据清洗的重要性在于：数据质量：脏数据（包括缺失值、异常值和重复值）可能导致分析结果不准确或模型性能下降。数据一致性：不同数据源的数据格式和命名规范可能不同，需要进行标准化和一致性处理。

m0_57781768·2024-01-11 23:31

Python清理数据的常用方法总结

目录1、数据预览2、缺失值处理3、异常值处理4、数据类型转换5、重复值处理6、数据标准化7、特征选择8、处理类别数据总结在数据科学和机器学习领域，数据清理是一个非常重要的步骤。

傻啦嘿哟·2024-01-11 23:00

【学习笔记】Python进行数据清洗

除此之外，up主的缺失值处理是直接用均值进行替代，个人觉得不是很严谨，所以替换成了随机森林算法填补缺失值。需要注意的是，正常的顺序应该

砂锅咸鱼·2024-01-11 23:00

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