pandas dataframe缺失值(np.nan)处理:识别缺失情况、删除、0值填补、均值填补、中位数填补、加缺失标签、插值填充详解及实例
pandas dataframe缺失值(np.nan)处理:识别缺失情况、删除、0值填补、均值填补、中位数填补、加缺失标签、插值填充详解及实例
isnull()、natna()、isna()、fillna()、dropna()、interpolate()
现实世界中的数据往往非常杂乱,未经处理的原始数据中某些属性数据缺失是经常出现的情况。另外,在做特征工程时经常会有些样本的某些特征无法求出。下面是几种处理数据中缺失值的主要方法。注意:隐藏的缺失值,这里要理解数据集内容的含义,比如在某些情况下,0代表缺失值。因为有些值为0的变量是无意义的,可以表示为缺失值。例如:身高、体重等。
大家可能都有一个疑惑,为什么对很多人说XGB或者LGB对缺失值不敏感呢,当用缺失值的训练XGB时,算法不会报错,其实这个不能叫不敏感,而是算法本身自己有一套缺失值处理算法,比如XGB,它会把含有缺失值的数据分别分到左右两个子节点,然后计算着两种情况的损失,最后,选取较好的划分结果和对应的损失。
代码实施:
import pandas as pd
impo
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