机器学习数据预处理之缺失值:前向填充
机器学习数据预处理之缺失值:前向填充
garbage in, garbage out.
没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效,如果舍弃缺失记录,则会丢失大量信息,使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异,对这样的数据进行分析,你很可能会得出错误的结论。
pandas.DataFrame.ffill
DataFrame.
ffill
(axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None)
method='bfill'可实现按下方值填充
# 仿真数据集;
import numpy as np
import pandas as pd# 构造数据
def dataset():col1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10]col2 = [3, 1, 7, np.nan, 4, 0, 5, 7, 12, np.nan]col3 = [3, np.nan, np.nan, np.nan, 9, np.nan, 10, np.nan, 4, np.nan]y = [10, 15, 8, 12, 17, 9, 7, 14, 16, 20]data = {'feature1':col1, 'feature2':col2, 'feature3':col3, 'lab
机器学习数据预处理之缺失值:前向填充相关推荐
- 机器学习数据预处理之缺失值:预测填充(回归模型填充、分类模型填充)
机器学习数据预处理之缺失值:预测填充(回归模型填充.分类模型填充) garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:插值法填充+ lagrange插值+拉格朗日插值
机器学习数据预处理之缺失值:插值法填充+ lagrange插值+拉格朗日插值 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:插值法填充+多项式插值
机器学习数据预处理之缺失值:插值法填充+多项式插值 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一.当缺失比例 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:中位数填充
机器学习数据预处理之缺失值:中位数填充 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一.当缺失比例很小时,可直 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:众数(mode)填充
机器学习数据预处理之缺失值:众数(mode)填充 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一.当缺失比例很 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:最小值最大值填充
机器学习数据预处理之缺失值:最小值最大值填充 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一.当缺失比例很小时 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:固定值填充
机器学习数据预处理之缺失值:固定值填充 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一.当缺失比例很小时,可直 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:后向填充
机器学习数据预处理之缺失值:后向填充 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一.当缺失比例很小时,可直接 ...
- 机器学习数据预处理之缺失值:特征删除
机器学习数据预处理之缺失值:特征删除 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一.当缺失比例很小时,可直接 ...
最新文章
- Apache漏洞修复
- 优化思路千万种,基于下界函数的最优化效率如何?
- C# 如何以参数的形式调用.exe程序
- __init__()
- php mysql不大小写吗,PHP+MYSQL大小写有关问题
- 回顾我学过的编程语言
- matlab自动给变量命名
- 定位漏水与非定位漏水的区别?
- 北京理工大学信息安全与对抗竞赛----crackme02分析
- Redis 面试题补充与汇总
- UVA - 10474
- Ubuntu 使用 Smina 对接教程
- 一道有意思的概率应用题
- Qt qtextstream读取文件
- @Autwired自动注入XxxMapper接口原理(含mybstis-spring.jar源码)
- JDBC原生连接与连接池介绍
- 傅里叶变换中的假频**
- esxi 部署模板_vSphere通过模板批量部署虚拟机
- metricbeat监控logstash运行状态上报Elasticsearch后Kibana可视化查看
- 百度地图API循环创建标注给每个标注添加点击事件