数据分析缺失值处理(Missing Values)——删除法、填充法、插值法

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［sklearn］官方例程－Imputing missing values before building an estimator 随机填充缺失值

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

[sklearn] 官方例程－Imputing missing values before building an estimator 随机填充缺失值

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

缺失值处理（Missing Values）

什么是缺失值?缺失值指数据集中某些变量的值有缺少的情况,缺失值也被称为NA(not available)值.在pandas里使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值,用NaT表示时间序列中的缺失值,此外python内置的None值也会被当作是缺失值.需要注意的是,有些缺失值也会以其他形式出现,比如说用0或无穷大(inf)表示. 缺失值产生的原因: a. 数据采集时发生错误 b. 数据提取过程有问题处理缺失值的方法: 1. 直接删除(Deletion):如果缺…

kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<原始数据分析&缺失值处理>

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一载入数据首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit…

Multi-batch TMT reveals false positives, batch effects and missing values（解读人：胡丹丹）

文献名:Multi-batch TMT reveals false positives, batch effects and missing values (多批次TMT定量方法中对假阳性率,批次效应,以及缺失值的研究) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics DOI:10.1074/mcp.RA119.001472 Online:https://www.mcponline.org/content/early/2019/07/22/mcp.RA119.001472…

Handling Missing Values

1) A Simple Option: Drop Columns with Missing Values 如果这些列具有有用信息(在未丢失的位置),则在删除列时,模型将失去对此信息的访问权限. 此外,如果您的测试数据在您的训练数据没有的地方缺少值,则会导致错误. data_without_missing_values = original_data.dropna(axis=1) #同时操作tran和test部分 cols_with_missing = [col for col in origin…