缺失值第5页

ETL项目实战--学习笔记

E:Extract，数据抽取=>抽取的是其他数据源中的数据T:Transform，数据转换=>将数据转换为统一的格式,消除异常值,缺失值,对于错误的逻辑进行修改L:Load，数据加载=>将不同数据源的数据处理后加载到数仓或者输出到指定位置

祈愿lucky·2023-12-28 11:46

作业-对汽车行业偷税漏税的数据探索-spss

数据来源于网络，该数据集提供了汽车销售行业纳税人的各个属性与是否判断为偷漏税标识，该数据不存在缺失值。

亲爱的十一熊猫·2023-12-28 08:24

1.R语言基础知识

%>%的传递操作8.数据框长宽格式转换9.缺失值处理10.条件循环语

Dr_long1996·2023-12-28 06:58

数据分析库pandas入门 5——数据清洗（删除数据、数据去重、缺失值处理）

Pandas库使用入门5——数据清洗删除数据数据去重缺失值处理在前几篇关于pandas的文章中，笔者分别介绍了：pandas的基本数据结构、数据对象的创建和查看pandas数据的数值运算、统计和排序对DataFrame

1379号程序员·2023-12-27 05:52

R语言常用代码：重命名，去除na，删除重复行等...

重命名重命名全部的列name(data)<-c("NO","name")重命名单个列colnames(data)[2]<-'newname'缺失值（NA）的去除将所有含NA的行去除data&

Trance_Fu63·2023-12-26 06:51

R语言数据处理：tidyr包学习

文章目录前言1、gather()函数2、spread()函数3、unite()函数4、separate()函数5、缺失值处理总结前言在R语言中，tidyr包的应用tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表

「已注销」·2023-12-26 06:19

第七天：tidyr包——unite()，separate()和replace_na()函数

文章目录前言一、unite()函数二、separate()函数三、replace_na()函数总结前言今天继续学习tidyr包中的unite()，separate()函数和缺失值的处理一、unite()

努力打怪中·2023-12-26 06:45

R语言处理缺失值之naniar包

文章目录简介如何开始探索缺失值`vis_dat()``vis_miss()`探索缺失值的关系可视化变量中的缺失值使用`NA`替换缺失值整洁的缺失数据：shadowmatrix可视化插

医学和生信笔记·2023-12-26 06:14

Python中Pandas详解之数据结构

文章目录Pandas数据分析Pandas简介Pandas安装Series类型数据Series的创建Series的访问Series中向量化操作与布尔索引Series的切片Series的缺失值Series的增与删

一只小松许️·2023-12-26 03:18

数据处理系列课程 02：数据处理的科学性之初识NumPy

前面我们才提到数据处理是一件非常重要的事情，数据处理的是否得当直接关系到最终的成果，所以针对数据要做缺失值处理、离群点处理、重复值处理、噪声处理、规范化处理、离散化处理、稀疏化处理等处理，这些处理操作的基础都是建立在数学的基础上

HerrFu·2023-12-25 09:24

2020-08-05--Pandas-03--缺失值处理

这一章节我们来看下如何使用Pandas处理缺失值。什么是缺失值在了解缺失值（也叫控制）如何处理之前，首先要知道的就是什么是缺失值？直观上理解，缺失值表示的是“缺失的数据”。

program_white·2023-12-25 07:58

R学习记录 - Cleaning Data

以前我清理数据基本上就重点看3个事情：重复值极端值缺失值不过这只是自己总结的东西，今天算是比较系统地在datacamp上学了清理数据的过程，感觉以后清理数据更有信心了。

侯悍超·2023-12-25 01:47

使用R语言进行数据处理，数据分析，特征工程的基础以及代码实现（以房价预测数据集为例）

主要内容：一、对数据缺失值进行处理在R语言中，处理数据缺失值是数据预处理的一个重要步骤，通常采用以下方法：识别缺失值：在R中，缺失值通常用NA表示。

筱筱西雨·2023-12-24 07:37

MATLAB中var函数用法

目录语法说明示例矩阵方差数组方差指定方差权重向量指定方差的维度数组页的方差排除缺失值的方差方差和均值var函数的功能是求取方差。

jk_101·2023-12-24 04:30

推荐算法架构7：特征工程

然后讲解特征处理范式，分析如何对特征进行离散化、归一化、池化和缺失值

谢杨易·2023-12-23 11:28

Python使用Pandas判断csv等格式文件中缺失字段

最近在构建训练样本时，碰见了csv某字段为空值or缺失值的情况，导致训练报错，因此需要在构建样本后，检查各字段的完整程度。

云从天上来·2023-12-23 02:52

Python中导入Excel数据：全面解析与实践

选择合适的库三、读取Excel文件四、处理数据五、错误处理和异常处理1、使用try-except语句捕获和处理异常：2、使用try-except语句捕获和处理特定异常类型：六、性能优化七、数据验证1、检查缺失值

傻啦嘿哟·2023-12-22 13:11

5G用户数据分析 & 潜客识别

文章目录项目介绍数据摸底+数据处理数据摸底缺失值处理、异常值处理用户基础信息相关字段缺失值处理检查缺失值。

Bony-·2023-12-22 10:36

Pandas实践_缺失数据

文章目录一、缺失值的统计和删除1.缺失信息的统计2.缺失信息的删除二、缺失值的填充和插值1.利用fillna进行填充2.插值函数三、Nullable类型1.缺失记号及其缺陷2.Nullable类型的性质

you_are_my_sunshine*·2023-12-22 08:37

时间序列预测 — BiLSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

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1数据处理1.1导入库文件importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2

几度春风里·2023-12-21 06:59

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

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3构造训练数据4LSTM模型训练5预测1数据处理1.1导入库文件importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2

几度春风里·2023-12-21 06:29

数据分析的基本步骤有哪些？

3.探索性数据分析（EDA）：对数据进行探索，通过统计分析、可视化、图表等方式了解数据的基本特征、缺失值、异常值和潜

小_强·2023-12-20 22:10

数据分析--清洗分类

之前没有记录的习惯，那就从现在开始记录吧~~进入正题：缺失值：粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组

黏小莲·2023-12-19 23:40

公安数据建模案例

对数据进行必要的预处理，如缺失值填充、异常值处理等。数据探索：对清洗后的数据进行探索，了解数据的分布和特征。这可以帮助我们更好地理解数据，并为后续的建模提供参

王永翔·2023-12-19 07:54

Pandas缺失数据处理

好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式数据库中，缺失数据表示为NULL在某些编程语言中用NA表示缺失值也可能是空字符串（’’）或数值在Pandas中使用NaN表示缺失值；NaN简介Pandas中的

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-18 22:27

问卷调查结果分析指南：方法与技巧解析

数据清理的目的是消除异常值、缺失值和其它

ZOHO卓豪·2023-12-18 21:30

使用Python处理Excel中一对多匹配关系

提取一一对应的数据sku_list=[]channel_list=[]forsku,channelinzip(df['XXX'],df['XXXX']):ifpd.isna(channel):#判断是否为缺失值

EaSoNgo111·2023-12-18 14:44

用户漏电检测

填补缺失值importpandasaspddata=pd.read_excel(r"C:\Users\CGJ\Desktop\example\missing_data.xls",header=None)

xin激流勇进·2023-12-18 12:42

缺失值的插补方法

本文翻译自：6.4.Imputationofmissingvalues—scikit-learn1.0.2documentation因为各种原因，许多真实数据集包含缺失值，经常被编码成空格，NaN,或者其他占位符

liuhaikang·2023-12-18 08:28

Spark SQL中coalesce()函数

在数据清洗和预处理过程中，`coalesce()`函数非常有用，特别是在处理缺失值或空值时。

小辉懂编程·2023-12-17 18:16

缺失值补充

缺失值：收集到的数据集中往往某个或某些属性的值是空白的，错误的，不符合要求的分类：单变量缺失，多变量缺失SPSS缺失值分析：分析多重插补分析模式办法：1.直接删除条件：1.整个数据集中的缺失值所占比例很小

一学就废的小张·2023-12-17 16:58

【Python】—— 如果使用matplotlib做数据可视化

ZShiJ·2023-12-17 11:49

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

需要由用户指定）、距离计算方式（需要考虑数据的特点）核心思想：物以类聚人以群分，空间相近则类别相似可以用于非数值类的统计数据的分类1.1算法流程①准备样本数据（训练数据），对数据进行预处理（如：标准化、缺失值补充等

摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

时间序列预测 — CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

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模型预测专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_41921826

几度春风里·2023-12-16 22:38

100天精通风控建模(原理+Python实现)——第6天：风控建模中离散化是什么？

100天精通风控建模(原理+Python实现)——第3天：风控建模中如何处理缺失值？ 100天精通风控建模(原理+Python实现)——第4天：风控建模中

阿黎逸阳·2023-12-16 21:51

数据预处理(一)——数据预处理的必要性

数据预处理的必要性1.数据的不一致各应用系统的数据缺乏统一的标准和定义，数据结构有较大的差异2.噪声数据收集数据时很难得到精确的数据，如数据采集设备故障、数据传输过程中会出现错误或存储介质可能出现的损坏等情况3.缺失值系统设计时可能存在的缺陷或者在系统使用过程中人为因素的影响数据质

shi_jiaye·2023-12-16 17:12

算法工程师-机器学习面试题总结(8)

3.xgboost是如何处理缺失值的？4.xgboost为什么要使用泰勒展开式，解决什么问题？5.PCA降维,为什么要对数据进行降维？它能解决什么问题？6.如何理解维度灾难？

学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

KNN缺失值的插补原理介绍（你肯定需要）

一、前言缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！

Xiaofei@IDO·2023-12-16 14:26

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践缺失值是数据分析中常见的问题之一。当数据集中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，我们需要进行缺失值的填补。

PixelEnigma·2023-12-16 14:17

Python 全栈体系【四阶】（五）

第四章机器学习三、数据预处理1.数据预处理的目的去除无效数据、不规范数据、错误数据补齐缺失值对数据范围、量纲、格式、类型进行统一化处理，更容易进行后续计算2.预处理方法2.1标准化（均值移除）让样本矩阵中的每一列的平均值为

柠檬小帽·2023-12-16 12:44

让开发者头疼的Python句法需求

处理空值（None）的情况在Python中，None表示一个空值或缺失值。当我们需要处理可能存在空值的情况时，我们需要

独行侠WU·2023-12-16 08:00

阶段四：数据分析与机器学习(掌握使用scikit-learn库进行高级机器学习)

这通常通过pandas库完成，然后对数据进行预处理，包括数据清洗，缺失值处理，异常值处理，数据标准化等。

哈嗨哈·2023-12-15 17:19

机器学习——数据清洗

脏数据往往存在如下问题：没有列头，一个列有多个参数，列数据的单位不统一，存在缺失值、空行、重复数据和非ASCII字符，有些列头应该是数据而不应该是

风月雅颂·2023-12-15 13:26

数据挖掘分析过程中，常见的数据处理方法有哪些？

比如数据存在缺失值，就要做相应的缺失值的填充或删除操作；数据建模需要的数据存储在不同的表或源中，需要做相应的融合操作；拿到的数据是明细数据，但实际建模需要的是聚合数据等等。

美林数据Tempodata·2023-12-15 10:08

day14-抖音用户数据分析

文章目录1.数据概述2.数据清洗2.1缺失值2.2重复数据2.3修改列名2.4数据的对象转化3.数据分析与可视化3.1统计日播放量，日用户量，日作者量和日作品量3.2绘图3.3分析top50作者对平台的影响

惟长堤一痕·2023-12-15 10:18

2020-03-08 学习记录

数据预处理第一行代码输出前十行数据，发现有缺失值，age_is_null打印空值。若为空则显示true。age_null_true会把缺失数据打印出来。最后一行代码则可以显示出来一共有几个缺失值。

fan的心情记录·2023-12-15 03:28

【机器学习】041_模型开发迭代过程

一、模型开发的一般步骤1.明确研究问题确定问题的组成和结果，明晰问题是分类问题还是回归问题2.决定系统总体架构①理解数据：采集（爬取）数据，生成（导入）数据，进行数据清洗操作，包括数据预处理：缺失值处理

Cyan.__·2023-12-14 13:44

Jupyter 缺失值处理

importosimportpandasaspdimportnumpyasnpos.chdir('D:\Workspaces\Jupyter')df=pd.read_excel('data_test.xlsx')#每一列所有的缺失值数目和

卡卡卡卡NI·2023-12-06 21:14

pytorch如何生成小批量数据并传入神经网络？

第一部分：Excel表格数据的预处理1.1加载Excel数据1.2数据清洗1.2.1删除无用数据1.2.2填充缺失值1.2.3数据类型转换1.3将数据转换为张量1.4创建数据集和数据加载器1.4.1创建数据集

高山莫衣·2023-12-06 07:16

python缺失值插补_时间序列数据如何插补缺失值？

1、就近插补：前推法LOCF，替换为缺失之前的最后一次观测值，与后推法NOCB，使用缺失值后面的观测值进行填补。这个是时序当中最基本的方法，当然还有用BaselineObserva

哦日咯哦·2023-12-06 00:49

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