玩了很久总算是又静下心来好好看书，经过一段时间的学习，打算稍微检验一下知识的掌握程度，所以去kaggle参加了久闻的泰坦尼克生还预测，以下是正文。 1、观察数据 拿到数据集后，先来了解数据的大致情况。 可以得知数据集有12列，891行，其中'Age'、'Cabin'、'Embarked'列存在缺失值 ...
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2018-12-17 02:13:18
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原文地址：https://www.zybuluo.com/jk88876594/note/802632 DataFrame——数据清洗 阿雷边学边教python数据分析第3期——pandas与numpy 1.缺失值处理 python中用NaN(Not a Number)表示缺失数据 （1）判断缺失值 ...
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2018-12-04 21:08:19
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查看每列缺失值的数量 Sum(pd.isnull(‘df’) ) 可以将na_values选项传递到 pd.read_csv来清理它们。我们还可以指定某列的类型是字符串，而不是浮点。 na_values = ['NO CLUE', 'N/A', '0'] requests = pd.read_csv ...
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2018-11-30 11:40:04
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以京东购买预测为例，讲述数据挖局一般流程： 数据挖掘流程： （一）、数据清洗 1、数据集完整性验证 2、数据集中是否存在缺失值 3、数据集中各特征数值应该如何处理 4、哪些数据使我们想要的，哪些是可以过滤掉的 5、将有价值数据信息做成新的数据源 6.去除无行为交互的商品和用户 7、去掉浏览量很大而购 ...
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2018-11-23 23:28:07
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数值型数据处理的方式：1，归一化 2，标准化 3，缺失值处理（pandas处理） 类别型数据：on-hot编码 时间类型数据：时间切分 ...
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2018-11-19 17:32:51
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RT。。。老实说这一章我是抖的。。。但是，加油～ ...
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2018-11-12 17:32:28
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#缺失值 Missing Value > #NaN不可识别NA> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan(x)[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > #NA可识别Na ...
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2018-11-11 16:01:01
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创建一维数组： 创建二维数组： 查看数组形状： 参数为列表的创建方法： 创建一个10*8的全为1的矩阵： 创建4*4全为0的矩阵: 填充矩阵： 创建满秩矩阵： 平均分组：（0-100） 迭代器生成数组，左闭右开：步长为2的数组 随机生成一个一维数组，5个元素: np.random.ranint(0, ...
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2018-11-07 20:44:34
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1. python基础知识 2. 重点工具掌握：数据解析核心技巧 - Numpy| Pandas| Matplotlib 3. 数据特征分析：分布| 对比| 统计| 帕累托| 正态| 相关性分析 4. 数据处理：缺失值| 异常值| 数据归一| 数据连续属性离散化 5. 数学建模：监督学习（回归分析、 ...
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2018-10-14 20:57:36
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1、交叉表（crosstab)： pandas中也有，常和pivot_table比较。 查看家庭ID与评分的交叉表： 2、处理缺失值：fillna withColumn：新增一列数据 cast : 用于将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型 将缺失值删除：dropna 3、处理重复值 查看有 ...
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2018-10-11 14:26:50
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