分类：缺失值

2021
08-20

python缺失值的解决方法总结

1、解决方法（1）忽视元组。缺少类别标签时，通常这样做(假设挖掘任务与分类有关)，除非元组有多个属性缺失值，否则该方法不太有效。当个属性缺值的百分比变化很大时，其性能特别差。（2）人工填写缺失值。一般来说，这种方法需要很长时间，当数据集大且缺少很多值时，这种方法可能无法实现。（3）使用全局常量填充缺失值。将缺失的属性值用同一常数(如Unknown或负无限)替换。如果缺失值都是用unknown替换的话，挖掘程序可能会认为... 继续阅读 >

2021
07-01

pandas中NaN缺失值的处理方法

本文主要介绍了pandas中NaN缺失值的处理方法，主要有两种方法，具体如下：importpandasaspd缺失值处理两种方法:删除含有缺失值的样本替换/插补处理缺失值为NaN先判断数据中是否存在NaN,通过下面两个方法中任意一个pd.isnull(dataframe)#dataframe为数据如果数据中存在NaN返回True,如果没有就返回Falsepd.notnull(dataframe)该方法与isnull相反any()和all()"""pd.isnull(dataframe).any()判断哪一个字段中存在缺失值... 继续阅读 >

2021
03-10

R语言 出现矩阵/缺失值的解决方案

缺失值处理一般包括三步：1.识别缺失数据；2.检查导致数据缺失的原因；3.删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。1.判断缺失值函数is.na()、is.nan()和is.infinite()可分别用来识别缺失值、不可能值和无穷值。每个返回结果都是TRUE或FALSEna表示缺失值nan表示NOTANUMBERinfinite表示+-Inf一定要亲手试x=0/0,以及x=1/0>x<-NA>is.na(x)[1]TRUE>is.nan(x)[1]FALSE>is.infinite(x)[1]FALSE函数compl... 继续阅读 >

2020
10-08

Pandas缺失值2种处理方式代码实例

处理方式：存在缺失值nan,并且是np.nan:删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')替换缺失值:fillna(df[].mean(),inplace=True)不是缺失值nan，有默认标记的1、存在缺失值nan,并且是np.nan#判断数据是否为NaN#pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)#读取数据movie=pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv")##第一种删除#pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan#删除缺失值为np.nan的所在行mo... 继续阅读 >