对数据而言,缺失值分为两种,一种是Pandas中的空值,另一种是自定义的缺失值(有值,但我们认为它是空值)。 1.1 Pandas中的缺失值 1.1.1 缺失值的表示 Pandas中的空值有三个:np.nan (Not a Number)、None和pd.NaT(时间格式的空值,注意大小写)。特别需要注意的是,Pandas中的空值中,如果某列为字符串,但是存在...
4. 做统计分析时排除缺失值 例如,做线性回归时,设置na.action=na.omit即可: lm(medv~ptratio+rad, data=BostonHousing,na.action=na.omit) 二、用均值/中位数/众数填补 其优点在于不会减少样本信息,处理简单;其缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产成偏误。若某自变量对因变量的影响比较小,那么这种粗略的估...
数据集总体中存在大量的数据记录不完整情况且比例较大,例如超过10%,删除这些带有缺失值的记录意味着会损失过多有用信息。 带有缺失值的数据记录大量存在着明显的数据分布规律或特征,例如带有缺失值的数据记录的目标标签(即分类中的Label变量)主要集中于某一类或几类,如果删除这些数据记录将使对应分类的数据样本丢失大...
在数据清洗过程中,处理缺失值是一个关键的步骤。以下是四种常见的处理缺失值的方法: 一、删除缺失值 适用场景:当缺失值的比例很小,且缺失值对整体数据集的影响较小时,可以考虑直接删除包含缺失值的行或列。 方法:dropna函数是一个常用的方法,可以删除包含缺失值的行或列。 pythonCopy code import pandas as pd ...
综上所述,数据清洗中处理缺失值的常用方法包括删除缺失值、插补缺失值、根据规则填充缺失值和使用模型进行填充。根据具体问题和数据特点,选择合适的处理方法是数据清洗过程中的关键步骤。缺失值处理的准确性和可靠性直接影响后续数据分析的结果,因此需要仔细考虑并合理选择处理方法。©...
缺失值的处理方法我一般分为两种,一种是基于统计学的填补方法,另外一种是基于机器学习的填补方法。 后续以data_train当中的 其他流动资产这个特征为例 2.1 删除 一些缺失值比例过大的数据还是需要将其删除的,缺失值填补也仅仅只是基于当前数据进行预测,计算的,存在一定误差。但填补的数据过多,反而只会带来误差。
数据清洗的步骤可以包括以下几个方面: 1.缺失值处理:检查和处理数据中的缺失值,保证数据的完整性。 2.异常值检测:发现和处理数据中的异常值,确保数据的准确性。 3.重复值处理:去除数据中的重复值,避免对分析结果的影响。 4.数据格式规范化:统一数据的格式,方便后续的分析和处理。 5.数据类型转换:将数据转换为...
百度试题 结果1 题目数据清洗中,处理缺失值的一种常用方法是: A. 删除包含缺失值的行或列 B. 使用均值、中位数或众数填充 C. 将缺失值视为新特征 D. 停止模型训练 相关知识点: 试题来源: 解析 A, B(多选,但此处只选一个最直接的答案)A
【SparkSQL 】扩展 --- 数据清洗:缺失值处理 目录: 一、什么是缺失值 二、DataFrameNaFunctions 缺失值处理框架 三、NaN 、null 缺失值 1.丢弃 2.填充替换 四、字符串缺失值 --- “null”、"NA" ...
1.缺失值处理的方法及原则综述 在数据挖掘领域有一个重要的准则:GIGO(Garbage in garbage out ),...