2.1 缺失值观察与处理 （1）请查看每个特征缺失值个数 df[df.Age.isna()] （2）缺失值处理方法 填充方法： 思考： ...
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2021-06-18 19:22:41
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来源：https://mp.weixin.qq.com/s/k8jj4meb3DKYCGUzaOGDAg 在 决策树进阶 中我们学习到了决策树的剪枝处理，对连续特征以及缺失值的处理。这篇文章来介绍下决策树在解决回归问题中的应用。前面我们知道 CART 能够解决分类问题，实际上它也是可以解决回归问题的 ...
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2021-06-05 17:42:41
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1. 如何处理NaN 获取缺失值的标记方式（NaN或其他标记方式） 如果缺失值的标记方式是NaN 判断数据是否包含NaN： pd.isnull(df) pd.notnull(df) 存在缺失值NaN： 删除存在的缺失值： dropna(axis='rows') 注：不会修改原数据，而是返回删除后的数 ...
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2021-05-04 16:03:00
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目录 | 上一节 (1.7 函数) | 下一节 (2.2 容器) 2.1 数据类型和数据结构 本节以元组和字典为代表介绍数据结构。 原始数据类型 Python 有一些原始数据类型： 整数 浮点数 字符串（文本） 空类型 email_address = None None 常用作可选值或缺失值的占位符 ...
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2021-02-22 12:07:46
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=11 注解： 一般是按照列进行填补。 注解: 参数axis=0或者1,指的是按照行或者列填充。 代码演示： """ 缺失值处理 """ from sklearn.preprocessing import Im ...
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2021-01-04 10:52:46
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题目链接 http://www.mathorcup.org/detail/2260 本文仅演示数据预处理环节 数据预处理 本文取每个水池中，A、B两个采样点各理化因子的实测值的均值作为各理化因子的计算值。总磷、总淡、氨氮15周的数据可以参考附件一。而附件二中COD、溶氧、PH值间隔两周采集一次，与附 ...
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2020-12-10 10:46:46
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Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 df=pd.read_csv('文件名称') 02 查看数据特征 df.info() 03 查看数据量 df.shape 04 查看各数字类型的统计量 df.describe() 05 去除重复值 df.drop_duplicates(inplace= ...
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2020-10-21 21:22:59
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在缺失值填补上如果用前后的均值填补中间的均值，比如，0，空，1，我们希望中间填充0.5；或者0，空，空，1，我们希望中间填充0.33，0.67这样。 可以用pandas的函数进行填充，因为这个就是线性插值法 df..interpolate() dd=pd.DataFrame(data=[0,np.n ...
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2020-09-24 21:23:08
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问题描述：判断用户是否窃漏电 问题解决：二分类问题 缺失值：拉格朗日插值法进行填充 使用的特征：电量趋势下降指标、线损指标、警告类指标 这里使用的数据来<python数据分析与实战第六章> 数据： 代码实现： 1、加载数据 import pandas as pd from random import ...
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2020-09-21 11:52:51
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1.训练集数据量大，测试集数据了小，容易在复赛过拟合 2.数据：个人信息 App的使用信息 个人消费记录 3.处理过程： 1）数据清洗 1.1 对缺失值的对维度处理 1.1.1 按列属性统计缺失值（可视化） 剔除缺失值比例高的属性（90%左右）； 缺失值比例在40%~60%（缺省型-1）； 确实在2 ...
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2020-09-17 22:31:23
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