python—缺失数据的处理

缺失数据的常见特征与策略

特征：重要性高，缺失率低
策略：通过计算进行补充；通过经验或业务知识估计

特征：重要性高，缺失率高
策略：尝试其他渠道补全；

使用其他字段通过数据获取（使用集成学习进行预测）
去除字段（不建议）

特征：重要性低，缺失率低
不做处理，或者简单进行填充（前向、后向或者均值填充）

特征：重要性低，缺失率高
去除该字段

python—缺失数据的处理相关推荐

python数据分析第七章实训3_《利用Python进行数据分析·第2版》第7章数据清洗和准备7.1 处理缺失数据7.2 数据转换7.3 字符串操作7.4 总结...
在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑.这些工作会占到分析师时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.许多研究者都选择使 ...
cp分解实现_如何用贝叶斯高斯张量分解修复缺失数据？(Jupyter notebook - Python)
本文来源于BGCP Imputation - transdim,主要讨论如何利用贝叶斯高斯张量分解(Bayesian Gaussian CP decomposition, BGCP) 估计矩阵中的缺失 ...
python缺失值处理 fillna能否用scala来处理_数据清洗（一）丨处理缺失数据
原标题:数据清洗(一)丨处理缺失数据其实数据分析中80%的时间都是在数据清理部分,而为什么要进行数据清洗呢? 因为在实际生产环境中,存在大量"脏"数据 ✔不完整数据:缺少感兴趣属 ...
python的dropna 和notna的性能_python轻松滤除缺失数据
前言缺失数据(missing data)在大部分数据分析应用中都很常见.Pandas的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松. Pandas使用浮点值NAN(not a number)表示浮点 ...
使用python进行缺失数据估算(missing data imputation in python)
Missing data imputation with Impyute 在缺失值填充中,python中有一些开源的方法. 这些方法主要是包括: 删除法(most searched in google ...
Python数据分析 | (22) 处理缺失数据
在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑.这些工作会占到分析师时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.许多研究者都选 ...
《利用python进行数据分析》之处理缺失数据
<利用python进行数据分析>之处理缺失数据 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 16 19:50 ...
python fillna,Pandas之Fillna填充缺失数据的方法
约定: import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 填充缺失数据 fillna()是最主要的处理方式了. d ...
Python 数据清洗之缺失数据填充fillna()
数据量大,缺失数据比较少的情况下,可以直接滤除:数据量小,缺失数据比较多时,对数据进行填充就很有必要了. 数据填充函数fillna(),默认参数如下: 案例学习: import numpy as np ...
python pandas dropna_Pandas之Dropna滤除缺失数据的实现方法
约定: import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 滤除缺失数据 pandas的设计目标之一就是使得处理缺失 ...

python—缺失数据的处理

python—缺失数据的处理相关推荐

最新文章

热门文章