在某些情况下,我们可能无法得知缺失值的分布规律,并且无法对于缺失值采用上述任何一种补全方法做处理;或者我们认为数据缺失也是一种规律,不应该轻易对缺失值随意处理,那么还有一种缺失值处理思路—真值转换。 该思路的根本观点是,我们承认缺失值的存在,并且把数据缺失也作为数据分布规律的一部分,将变量的实际值和缺失值...
异常值,又称离群点(outlier),是指数据集中存在不合理的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值,与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值,称为高度异常的异常值。 缺失值(missing value):现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。【百度百科】 异常值...
删除/修正：可以选择删除包含异常值的样本，但需谨慎考虑是否会引入偏差。另一种方法是将异常值替换为合...
替换异常值:可以用均值、中位数、众数等常用值替换异常值。也可以通过回归、插值等方法估算出合理的值来替换异常值。 分箱处理:将数据分成若干个区间,把落在某一区间的数据看作是一个整体来处理。这样可以避免异常值对整个数据集的影响。 离群点检测:利用统计方法或机器学习算法检测异常值,并将其标记或删除。常用...
当遇到异常值和缺失值时,大多数时候需要对其进行处理。这两种处理一般没有明确的先后顺序,个人习惯先大致查看数据集的缺失情况,根据情况进行缺失值处理,再进行异常值处理。 一、缺失值处理 缺失值处理方法分为两种:直接删除和数据补齐。数据补齐又分为以下情况: 人工填写 全局常量填充 统计量填充:缺失值为连续数值型,...
对于数值型数据，特别是存在异常值的情况下，可以使用中位数来填充缺失值。众数填充：对于类别型数据，...
🤔 处理异常值的方法: 直接删除:根据研究内容来决定,例如在中国经济分析中将经济特区视为异常值是不合适的。此外,小样本数据不适用此方法。 替换为均值或中位数:虽然简单,但回归时使用中位数回归也不错。 改变变量形式:例如取对数、计算比值等。 缩尾(winsorize):但缩尾比例过高可能不太令人信服。💔 缺失值...
原始数据集来自本周刚抓取的创造营2020撑腰榜数据,公众号后台回复‘异常值’可以获得本节使用的数据集与ipynb文件。 导入包及数据集 1.查看缺失值 isnull和isna可以获取 返回缺失值 的布尔值,为True则表示缺失值,False则表示非缺失值 notnull 和 notna 与上述效果相反 ...
1、异常值处理方法 在数据处理过程中,异常值是指不符合数据集中其他数据模式的数据点。这些数据点可能是由于测量误差、数据输入错误或其他原因导致的。异常值会影响数据分析结果的准确...
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])通过以上步骤，我们可以系统地处理数据集中的缺失值、异常值和重复数据，为后续的数据分析和模型构建打下坚实的基础。在实际操作中，选择最适合特定数据集和分析需求的方法至关重要。#python数据分析笔记# 想了解更多精彩内容，快来关注懒人编程 ...