处理缺失值有两种主要方法:删除缺失数据或进行数据插补。虽然删除法简单直接,但它通过减少历史数据来换取数据的完整性,这可能导致资源浪费,尤其在数据集本身就有限的情况下,删除记录可能会直接影响分析结果的客观性和准确性。常用的插值方法包括: 均值/中位数/众数插补——用平均值、中位数或众数来填补缺失值。 固定...
KNN插值法是一种常用的缺失数据处理方法,它基于K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法,通过找到与缺失数据点最近的K个邻居来估计缺失值。以下是KNN插值法处理缺失数据的详细步骤和示例代码: 1. 理解KNN插值法的基本原理 KNN插值法的基本思想是:对于数据集中的每个缺失值,根据某种距离度量(如欧氏距离)找到与其最近...
函数插值法 利用其他已知的点,构建合适的插值函数,这就是插值法。比如对于一维的数据,至少知道缺失值前后两个样本点时,可以采用线性插值,知道附近多个样本点时,则可以考虑拉格朗日插值法和牛顿插值法,基于这些多项式函数,以求解得到的函数值近似替代未知点。还有些带有学科领域特色的方法也是类似的,如空间统计学当中的克...
df['体育'].fillna(df['体育'].mean(), inplace = True)知识点： mean(): 返回数据的均值。使用DataFrame数据调用mean()函数，返回结果为DataFrame中每一列的平均值，mean()不能计算字符串或object的平均值，所以会自动将不能计算的列省略。3. 众数 用众数插补缺失值。import numpy as np import pandas as...
knn插值法是一种基于k近邻算法的数据插值方法。k近邻算法是一种常用的分类和回归算法,它通过计算样本之间的距离,找出与待预测样本最近的k个样本,然后根据这k个样本的特征值进行预测或插值。在缺失数据处理中,knn插值法通过找出与缺失值样本最近的k个样本,利用这k个样本的特征值来估计缺失值,从而实现缺失数据的填补。
数据缺失值处理可分两类。一类是删除缺失数据,一类是进行数据插补。前者比较简单粗暴,但是这种方法最大的局限就是它是以减少历史数据来换取数据的完备,会造成资源的大量浪费,尤其在数据集本身就少的情况下,删除记录可能会直接影响分析结果的客观性和准确性 本文介绍数据常用的插补方法。对拉格朗日插值法和滑动平均窗口法...
通过已有的数据点构造拉格朗日多项式,并在缺失位置处计算插值结果。 2.预测未来数据:拉格朗日插值法还可以用于预测未来数据。通过已知的数据点构造拉格朗日多项式,并在未来的时间点上计算插值结果,从而预测未来数据。 3.重构信号:在信号处理领域,拉格朗日插值法可以用于重构缺失的信号。通过已知的信号点构造拉格朗日多项式,并...
缺失数据会导致数据分析的结果不准确,因此需要采取相应的方法来处理缺失数据。本文将介绍一种常用的缺失数据处理方法——knn插值法。 knn插值法是一种基于k最近邻算法的插值方法,它通过找到与缺失值最相似的k个样本,利用这k个样本的观测值来预测缺失值。knn插值法的基本思想是假设相似的样本在特征空间中具有相似的...
删除法: 简单,但是容易造成数据的大量丢失 how = "any" 只要有缺失值就删除 how = "all" 只删除全行为缺失值的行 axis = 1 丢弃有缺失值的列(一般不会这么做,这样会删掉一个特征), 默认值为:0 """# 添加 测试数据data_file = os.path.join('.','data','house_tiny.csv')""" ...
#拉格朗日插值代码importpandas as pd#导入数据分析库Pandasfromscipy.interpolateimportlagrange#导入拉格朗日插值函数inputfile='D:/Users/DELL/Desktop/数据挖掘/3数据预处理/3数据预处理/catering_sale.xls'#销量数据路径outputfile ='D:/Users/DELL/Desktop/数据挖掘/3数据预处理/3数据预处理/sales.xls'#输出数据路...