缺失值第4页

特征工程（二）

从繁杂的切入点中，主要着眼于一下几个方面：结构化数据与非结构化数据；数据的4个等级；识别数据中存在的缺失值；探索性数据分析；描述性统计；数据可视化；我们从理解最基础的数据结构入手，然后研究不同的数据类型

alstonlou·2024-01-11 09:49

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

数据挖掘流程1.数据读取-读取数据-统计指标-数据规模2.数据探索（特征理解）-单特征的分析，诸个变量分析对结果y的影响（x,y的相关性）-多变量分析（x,y之间的相关性）-统计绘图3.数据清洗和预处理-缺失值填充

bb8886·2024-01-11 09:43

实战美年健康AI大赛之二_相关问题与思考

说出来可能有人不信，我只用了五折的lightgbm，参数都没怎么调，去缺失值，去噪，特征选择，归一化，模型融合，目前为止都没做，所有时间都花在NLP上了，其中很多试尝还在进行中，还未加入模型，

xieyan0811·2024-01-10 16:58

DataFrame详解

Sisi525693·2024-01-10 13:19

Spark SQL基础知识

如果没有指定参数subset,那么要比对行中的所有字段内容,如果全部相同,就认为是重复数据,会被删除;如果有指定参数subset,那么只比对subset中指定的字段范围,如果指定不存在的字段会报错.删除缺失值的

MSJ3917·2024-01-10 08:51

机器学习：数据处理与特征工程

以下是一些常见的数据处理和特征工程技术：数据处理：缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以选择删除缺失值、填充均值/中位数/众数，或使用插值方法。

rubyw·2024-01-10 06:53

Python|使用Missingno库可视化缺失值（NaN）

我们将这些缺失值表示为NaN（非数字）值。但是要构建一个好的机器学习模型，我们的数据集应该是完整的。这就是为什么我们使用一些插补技术来用一些可能的值替换NaN值。

python收藏家·2024-01-09 19:18

Pandas 【Chapter 7】

缺失值的统计和删除缺失信息的统计缺失数据可以使用isna或isnull（两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合mean可以计算出每列缺失值的比例df.isna().mean()#如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行

罐罐儿111·2024-01-09 19:20

【sklearn练习】preprocessing的使用

这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。

我感觉。·2024-01-09 18:51

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。

竹廿金·2024-01-09 08:53

数据预处理专题

规范化缺失值替换最常用还是插补第一种可以用第二种需要资料第三种需要用接近的样本进行插补，判断欧几里得距离第五种，推荐使用，拉格朗日插值法插值目的：处理数据的手段，对缺失数据补全（线性，拉格朗日，牛顿）拟合

爱静的龙猫·2024-01-08 11:30

Pandas基本功能

也可以通过Series数据的isnull,notnull方法进行缺失值的判断。此

长歌行夜一·2024-01-07 20:13

心脏病数据集（入门级）

然后导入数据集，我用的是非常典型的一个心脏病数据集（数据来自Kaggle），如下图：为了解更多数据集的数据类型，最值等特征：df.info()df.describe()输出如下：二、数据清洗判断是否有重复值、缺失值

爱吃麦旋风的camellia·2024-01-07 16:09

R 批量对多个变量进行单因素方差分析批量计算均值±标准差

数据已经过处理，无缺失值步骤如下：.使用lapply函数对

leeningzzu·2024-01-07 11:28

时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量预测多变量

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5LSTM模型预测5.1分量预测5.2

几度春风里·2024-01-07 08:35

时间序列预测 — LSTM实现多变量多步负荷预测(Tensorflow)：多输入多输出

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3LSTM模型训练4LSTM模型预测4.1分量预测4.2可视化1数据处理1.1导入库文件importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2

几度春风里·2024-01-07 08:03

PriSTI: A Conditional Diffusion Framework for Spatiotemporal Imputation

时空填补旨在根据观测值及其潜在的时空依赖关系对缺失值进行填补。以往的主流模型对缺失值进行自回归填补，存在误差累积问题。作为新兴的

西西弗的小蚂蚁·2024-01-07 07:34

PriSTI

时空插补旨在根据观测值及其潜在的时空依赖关系对缺失值进

llddycidy·2024-01-07 07:47

【statsmodels】快速实现回归预测

但是个人比较喜欢使用statsmodel进行线性回归，一是其可以更好的呈现回归效果，二是其能够自动跳过缺失值。

giao客·2024-01-07 03:09

淘宝团好单选品数据分析怎么做

2.清洗和整理数据：收集到的数据可能存在缺失值、错误值或者格式不规范的情况，需要进行数据清洗和整理。清洗数据包括

一起高省·2024-01-07 02:45

Python数据实战项目

一、数据处理1、数据清洗数据清洗是数据处理的首要步骤，它包括去除无效数据、填充缺失值和处理异常值等。

卖兔子的胡萝卜zz·2024-01-06 18:54

贷款违约预测-Task2 数据分析

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

致Great·2024-01-06 17:51

数据探索 —— 数据预处理 1

在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成

冰度猎魂·2024-01-06 10:33

Kaggle之泰坦尼克号（2）

文章目录一、特征工程缺失值处理文本型数据处理-Sex文本型数据处理-Name文本型数据处理-Ticket文本型数据处理-Cabin文本型数据处理-Embarked特征扩充-SibSp、Parch特征扩充

学海一叶·2024-01-06 06:39

MATLAB对数据的处理（导入，异常处理）

MATLAB对数据的处理文章目录MATLAB对数据的处理1、MATLAB导入数据导入的范围导入类型2、MATLAB处理缺失值和异常值1、MATLAB导入数据最常用的就是导入excel表格数据，主页选项卡

曼诺尔雷迪亚兹·2024-01-05 12:40

[环境保护探索]-对水资源可饮用程度的数据探索性分析及预测

文章目录项目背景一、数据导入、简单预览，以及预处理1.引入库2.读入数据3.处理缺失值3.1填充缺失值：二、水质指标的数据分析1.各水质特征的数据分布1.1硬度1.2PH值1.3总溶解固体-TDS1.4

Fuelliott·2024-01-05 11:25

清风数学建模笔记-时间序列分析

时间趋势分解1.季节趋势拓展：百度指数：2.循环变动趋势（和季节很像但是是以年为单位）3.不规则变动趋势（像扰动项）4.长期变动趋势三.叠加模型和乘积模型四.SPSS处理时间序列分解1.处理时间序列中的缺失值

别被算法PUA·2024-01-04 20:14

地理空间分析2——优化地理空间分析的关键一步：深入探讨数据清洗和预处理

1.数据清洗在地理空间分析中的重要性和基本流程重要性：地理空间数据的收集涉及多个来源和不同格式的数据，其中可能包含缺失值、异常值以及不同的坐标系统。如果这些问题不得到妥善处理，

theskylife·2024-01-04 12:21

2024美赛备战1--数据处理（数据预处理，异常值处理，预测模型，插值拟合 *必看）

在有些情况下，出题方提供的数据或者网上查找的数据并不能直接使用，比如缺少数据甚至是异常数据，如果直接忽略缺失值，或者没发现异常数据，都会严重地影响结果的正确性。

建模忠哥小师妹·2024-01-04 09:25

mllib可扩展学习库java api使用

mllib可扩展学习库javaapi提供了一系列的数据处理工具，包括数据清洗，缺失值填充，特征缩放和编码等。下面是一个使用m

卖兔子的胡萝卜zz·2024-01-04 08:43

python&Pandas三：数据清洗和预处理

让我们通过几个案例来学习如何使用Pandas进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值，进行数据转换和规范化，以及处理重复数据等操作。

西玥·2024-01-04 05:31

python&Pandas一：数据结构和基本操作

让我们通过几个案例来学习Pandas中Series和DataFrame的创建、访问、修改等基本操作，以及如何选择、过滤、排序和合并数据，以及处理缺失值和重复数据。

西玥·2024-01-04 05:30

数学建模 - 时间序列分析

数值要素分类时期时间序列时点时间序列时间序列分解长期趋势：T季节趋势：S循环变动：C不规则变动：I总结叠加模型和乘积模型随着时间变化，波动大----乘积模型随着时间变化波动恒定----叠加模型SPSS处理第一步：缺失值处理五种方法第二步

yb0os1·2024-01-03 19:56

方差对于特征选择上的作用

特征选择的意义在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特征，然后输入到算法模型中进行训练。

叫我老村长·2024-01-03 14:24

How to understand Data Mining

HowtounderstandDataMining什么是数据挖掘为何使用数据挖掘数据挖掘有哪些类型流程挖掘文本挖掘预测挖掘数据挖掘如何运作业务了解数据了解数据准备数据筛选数据变量转换缺失值处理坏数据处理数据标准化主成分分析属性选择数据规约数据建模评估模型部署模型数据挖掘的方法有哪些异常检测

qwfys200·2024-01-03 08:13

python数据处理与分析案例,python数据处理程序代码

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

阳阳2013哈哈·2024-01-02 23:34

基于python实现的电影推荐系统

对收集到的数据进行清洗和处理，去除重复数据、处理缺失值等。

sj52abcd·2024-01-02 22:47

一文看懂pandas的缺失值nan和空值‘’

参考链接:pandas缺失值与空值处理_Python_lwgkzl的博客-CSDN博客1.相关函数df.dropna()df.fillna()df.isnull()df.isna()2.相关概念空值：在

数据分析成长记·2024-01-01 06:14

R语言学习笔记（1）数据结构

的数据类型：数值型Numeric,如100，0，-4.335字符型Character,如“China”逻辑性Logical,如TRUE,FALSE复数型，如2+3i因子型，表示不同类别特殊类型：NA（缺失值

山阴少年·2024-01-01 03:00

数学建模算法总结

目录一.数据预处理模型1.对于缺失值的补全处理：插值拟合1.插值2.拟合总结：拟合得到的是一条曲线，拟合得到的函数不一定过所有点2.数据降维主成分分析3.数据异常值处查找与删除聚类分析4.数据整体描述性分析二

今日说"法"·2024-01-01 02:31

机器学习（二） -- 数据预处理（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录系列文章目录前言三、【数据清洗】1、缺失数据的检测与处理1.1、检测与统计1.2、处理1.1.1、删除缺失值（慎用

₫从心·2023-12-31 06:18

机器学习的一般步骤

对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择、特征转换等。数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练

北辰Charih·2023-12-30 07:04

缺失值的处理

一.什么是缺失值，NA与NULL的区别(1)NA表示数据集中的该数据遗失、不存在。在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候，该NA不会被直接剔除。

weixin_30419799·2023-12-29 19:02

机器学习之如何处理缺失值(missing value)

机器学习之如何处理缺失值备注：本次数据来源于kaggle，详情请戳here，原文参考连接，请戳here，本文篇幅较长，旨在多介绍EDA过程中的一些思想和细节。

wwqauznii·2023-12-29 19:32

R语言| 缺失值判断

缺失值判断一、缺失值判断通常用“NA"表示，判断数据是否存在缺失值的常用方法使用函数is.na()使用函数is.na()，该函数是判断缺失值的最基本的函数。

mint1104·2023-12-29 19:01

R语言：缺失值处理

前言一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤： (1)识别缺失数据； (2)检查导致数据缺失的原因； (3)删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。

猪逻辑公园·2023-12-29 19:31

机器学习 -- 数据预处理

数据清洗：有无缺失值，有无异常数据等。数据拆分：机器学习的数据集划分一般

₫从心·2023-12-29 08:42

Pandas教程（三）—— 数据清洗与准备

1.处理缺失值1.1数据删除函数作用：删除Dataframe某行或某列的数据语法：df.drop（labels=[]）drop函数的几个参数：labels=：接收一个列表，内含删除行/列的索引编号或索引名

m0_61766362·2023-12-28 18:16

常用的数据清洗方法

--例如同一个指标出现多个来源的数据，且数值不一样数据的合法性----例如获取的数据与常识不符，年龄大于150岁数据的一致性----例如不同来源的不同指标，实际内涵是一样的，或是同一指标内涵不一致二、缺失值处理判断方法

风一样的我1·2023-12-28 18:13

第二章：25+ Python 数据操作教程（第三节如何在 PYTHON 中导入数据）

在导入外部文件时，我们需要检查以下几点-检查标题行是否存在将特殊值作为缺失值处理变量（列）中的一致数据类型日期格式一致的日期类型变量。读取外部数据时不会截断行目录1

geeks老师·2023-12-28 12:37

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