DAY03缺失值处理预处理下载

AI100_小助手 2020-10-22 03:16:18

缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。

缺失值的一般处理方法主要有3种：删除、填补和不处理。

应用案例（python）在进行项目分析过程中陆续更新。
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缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或...缺失值的一般处理方法主要有3种：删除、填补和不处理。应用案例（python）在进行项目分析过程中陆续更新。

实例数量：19735个特征数量：29个任务类型：回归无缺失值原有特征： date time year-month-day hour:minute:second Appliances, energy use in Wh lights, energy use of light fixtures in the house in Wh ...

在实际处理数据中，会存在很多缺失值。在数据库中，确实值为NULL在某些编程语言中用NA或None在缺失值也可能是空字符串' '或数值0在pandas中使用NaN表示缺失值pandas中的NaN值来自NumPy库（因此需要导入numpy库）...

还有缺失值的预处理 对于类别型数据，用one-hot编码来预处理 对于时间类型数据，用时间切分方法来预处理 归一化 sklearn的预处理APIsklearn.preprocessing所有预处理方法都在这个模块里面特点通过对原始数据变化...

#####缺失值判断以及处理######举例1：向量类型判断缺失值is.na和缺失值的填补which(xis.na(x) #返回一个逻辑向量，TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值table(is.na(x)) #统计分类个数sum(x) #当向量存在缺失值的时候统计...

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