fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=[[1,2],[np.nan,4],[2,6]]y=[[np.nan,4],[1,3],[2,4]]imp=preprocessing.Imputer(missing_values=‘Nan‘,strategy=‘mean‘)imp.fit(X)print(imp.transform(X))print(i
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2018-10-09 00:45:04
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1. 首先导入数据 数据长这个样子： 3. 统一格式，去掉后缀 4. 查看一下UserInfo_2为非缺失值时的情况 输出如下： 可以看到，在UserInfo_2为非缺失值时，其他数据有不同程度缺失 4. 我们以UserInfo_2填充UserInfo_4 5. 统一格式，去掉省份变量后缀 6. 格 ...
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2018-10-07 12:55:57
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目录 1. 数据探索的步骤和准备 2. 缺失值处理 为什么需要处理缺失值 Why data has missing values? 缺失值处理的技术 3. 异常值检测和处理 What is an outlier? What are the types of outliers? What are th ...
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2018-10-05 22:34:39
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260
1.创建带有缺失值的数据库： 查看数据内容： 2.通常情况下删除行，使用参数axis = 0，删除列的参数axis = 1,通常不会这么做，那样会删除一个变量。 删除后结果： ...
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2018-09-28 20:49:46
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数据挖掘流程： （一）数据读取： 读取数据，并进行展示 统计数据各项指标 明确数据规模与要完成任务 （二）特征理解分析 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响 多变量统计分析，综合考虑多种情况影响 统计绘图得出结论 （三）数据清洗与预处理 对缺失值进行填充 特征标准化/归一化 筛选有价值的特征 分析 ...
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2018-09-27 00:12:50
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选择某些列 选择某些列和行 添加新的列 更改某一列的值 补全缺失值 ...
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2018-09-19 10:18:13
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这里利用ben的项目（https://github.com/ben519/DataWrangling/blob/master/Python/README.md），在此基础上增添了一些内容，来演示数据清洗的主要工作。 以下是一份简单的交易数据，包括交易单号，交易日期，产品序号，交易数量，单价，总价。 ...
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2018-09-18 19:15:34
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一：创建 1.通过Numpy数组创建 2.属性查看 3.一维数组创建（与numpy的创建一样） 4.通过字典创建 二：应用Numpy数组运算 1.获取值 numpy的数组运算，在Series中都被保留、 2.运算 三：Series缺失值检测 1.isnull与notnull 返回布尔类型的Serie ...
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2018-09-15 23:24:14
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引言 在这篇文章中，我们将探讨决策树模型的最重要参数，以及它们如何防止过度拟合和欠拟合，并且将尽可能少地进行特征工程。我们将使用来自kaggle的泰坦尼克号数据。 导入数据 查看缺失值 把Cabin’, ‘Name’ and ‘Ticket’移除，并且填充缺失值，并处理分类型变量。 25%用作测试集 ...
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2018-09-14 01:04:26
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290
输出： 输出： 输出： 输出： 输出： 输出： 输出： ...
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2018-09-06 23:59:21
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