处理重复、缺失数据

DerekLiv 2023-01-13 02:55:16

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在第五届云计算大会第二天的《云计算与大数据》专题论坛上，阿里巴巴资深技术专家强琦发表了名为《大数据开发平台》的主题演讲，大数据开发背景、平台和应用探索三个方面，介绍了阿里巴巴大数据和云计算的工作进展。

一元云购源码云购源码夺宝程序源码，3.17版本的。现在共享出来给大家研究，源码内图片删掉了，里面有点bug也需要自己解决，介意者请绕道

重复值处理 """" 在数据分析中，存在大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据分析结果数据清洗就是处理缺失数据及清除无意义的信息，如删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与分析主题无关的数据，处理缺失值，异常值 """ """ 1.重复值的处理 1.1 利用DataFrame中的duplicated方法返回布尔类型的Series，显示是否有重复行，如果没有...

缺失数据的分类与处理步骤缺失数据的分类： 1. 完全随机缺失: 若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（missing completely at random, MCAR）。 2. 随机缺失: 若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。 3. 非随机缺失: 若缺失数据不属于MCAR和MAR，则数据为非随机缺...

缺失数据的分类：（1）完全随机缺失若谋变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。（2）随机缺失若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与他自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。（3）非随机缺失若缺失数据不属于MCAR和MAR，则数据为非随机缺失（NMAR）。大部分处理缺失数据的方法都是假定数据是MCAR或MAR，此时可以忽略缺失数据的生成机制，并且（在替换或删除缺失数据后）可以直接对感兴趣的关系进行建模。

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