在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。...1、缺失查看 首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据） import pandas as pd # 统计缺失值数量 missing=data.isnull...# 去掉缺失比例大于80%以上的变量 data=data.dropna(thresh=len(data)*0.2, axis=1) 方式2：常量填充 在进行缺失值填充之前，我们要先对缺失的变量进行业务上的了解...平均值适用于近似正态分布数据，观测值较为均匀散布均值周围；中位数适用于偏态分布或者有离群点数据，中位数是更好地代表数据中心趋势；众数一般用于类别变量，无大小、先后顺序之分。...，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换 方式4：KNN填充 利用knn算法填充，其实是把目标列当做目标标量，利用非缺失的数据进行
在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。...1、缺失查看 首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据） import pandas as pd # 统计缺失值数量missing=data.isnull()...# 去掉缺失比例大于80%以上的变量data=data.dropna(thresh=len(data)*0.2, axis=1) 方式2：常量填充 在进行缺失值填充之前，我们要先对缺失的变量进行业务上的了解...平均值适用于近似正态分布数据，观测值较为均匀散布均值周围；中位数适用于偏态分布或者有离群点数据，中位数是更好地代表数据中心趋势；众数一般用于类别变量，无大小、先后顺序之分。...，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换 方式4：KNN填充 利用knn算法填充，其实是把目标列当做目标标量，利用非缺失的数据进行
n : int, default 0过滤后的数据格式中包含的最大列数。 P : int, default 0过滤后的数据框中列的最大填充百分比。...然后考虑使用的模型中是否满足缺失值的自动处理，最后决定采用那种缺失值处理方法，即接下来介绍到缺失值处理。...迭代(循环)次数可能的话超过40，选择所有的变量甚至额外的辅助变量。 C. KNN填充 利用KNN算法填充，将目标列当做目标标签，利用非缺失的数据进行KNN算法拟合，最后对目标标签缺失值进行预测。...平均值适用于近似正态分布数据，观测值较为均匀散布均值周围； 中位数适用于偏态分布或者有离群点数据，中位数是更好地代表数据中心趋势； 众数一般用于类别变量，无大小、先后顺序之分。...本期主要从缺失值分析--缺失值类型、缺失值成因、缺失值影响；以及缺失值处理--丢弃、补全、真值转换、不处理等各个方面讨论缺失值。数据中缺失值会因数据本身的情况会有不同的处理方法，需要具体问题具体分析。
参考链接： 在没有库的Python中查找均值，中位数，众数 文章目录 缺失值的处理准备数据1 sklearn填充（1）使用均值进行填补（连续型特征）（2）使用中位数、0进行填补（连续型特征）（3）使用众数进行填补...不处理删除存在缺失值的样本（或特征）缺失值插补 这里可以阅读以下《美团机器学习实战》中关于缺失值的说明： 一般主观数据不推荐插补的方法，插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。 ...在现实工作时，使用最多的是易于理解的均值或者中位数。 ...当进行到最后一个特征时（这个特征应该是所有特征中缺失值最多的），已经没有任何的其他特征需要用0来进行填补了，而我们已经使用回归为其他特征填补了大量有效信息，可以用来填补缺失最多的特征。...([df.drop(df.columns[i],axis=1),pd.DataFrame(y_full)],axis=1) #在新特征矩阵中，对含有缺失值的列，进行0的填补 ，没循环一次，用0填充的列越来越少
，机器来不及判断和决策而造成缺失；- 有意的：有些数据集在特征描述中会规定将缺失值也作为一种特征值，这时候缺失值就可以看作是一种特殊的特征值；- 不存在：有些特征属性根本就是不存在的，比如一个未婚者的配偶名字就没法填写...，再如一个孩子的收入状况也无法填写；总而言之，对于造成缺失值的原因，我们需要明确：是因为疏忽或遗漏无意而造成的，还是说故意造成的，或者说根本不存在。...平均值适用于近似正态分布数据，观测值较为均匀散布均值周围；中位数适用于偏态分布或者有离群点数据，中位数是更好地代表数据中心趋势；众数一般用于类别变量，无大小、先后顺序之分。...，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换 下述2个方式需要先处理数据 # 需要先对a列数据做插值填充，后续作为训练数据...= df_null[['b', 'a']] # 预测数据x, a,b列 方式4：KNN填充 利用knn算法填充，其实是把目标列当做目标标量，利用非缺失的数据进行knn算法拟合，最后对目标列缺失进行预测
6 对缺失值的处理 现实中的数据存在很多噪音的同时，缺失值也非常的常见。缺失值的存在会影响后期的数据分析或挖掘工作，那么缺失值的处理有哪些方法呢？...6.2 替补法 对于连续变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值； 如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值； 对于离散型变量，一般使用众数去替换那些存在缺失的预测...使用填充法时，相对于常数填充或者前项、后项填充，使用各列众数，均值或中位数填充要更加合理些，这也是工作中常用的一个快捷手段。...columns:指定哪些离散的分组变量 aggfunc:指定相应的聚合函数 fill_value:使用一个常数替代缺失值，默认不替换 margins:是否进行行或列的汇总，默认不汇总 dropna:默认所有观测为缺失的列...在数据框中使用多层索引，可以将整个数据集控制在二维表结构中，这对于数据重塑和基于分组的操作（如数据透视表的生成）比较有帮助。以test_data二维数据框为例，构造一个多层索引数据集。
总第88篇 数据预处理是我们在做机器学习之前必经的一个过程，在机器学习中常见的数据预处理包括缺失值处理，缩放数据以及对数据进行标准化处理这三个过程。...一种可以避免这种情况的方法就是给缺失值赋予一个值，这个值一般就是该缺失值所在列的均值、中位数之类的。...fillna()一般情况下会给定一个常数，会把数据集中的所有缺失值替换成该常数，比如fillna(0)；也可以实现对不同列中的缺失值进行不同的替换，比如df.fillna({1:0.5,3:1})表示将第一列...这里面填充的具体的常数值也可以直接换为中位数，平均数之类的，比如df.fillna(data.mean())就表示用平均值填充。...02|缩放数据： 缩放数据集的目的是为了防止“大数吃小数”的现象发生，大数吃小数就类似于生活中同样一个环境下声音大的盖过声音小的，最后导致只能听见声音大的发声，导致了最后的结果只考虑了声音较大的那一部分
how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...该参数还支持 'pad’或’ffill’和’backfill’或’bfill’几种取值，其中’pad’或’ffill’表示将最后一个有效值向后传播，也就是说使用缺失值前面的有效值填充缺失值；'backfill...’或’bfill’表示将最后一个有效值向前传播，也就是说使用缺失值后面的有效值填充缺失值。...在计算数据集的四分位数时，除了要先对数据集排序外，还要根据其中数据的总数量选择不同的计算方式：当数据的总数量为偶数时，数据集被中位数划分为个数相等（每组有n/2个）的两组数，其中第一组数的中位数为Q1，...第二组数的中位数为Q3；当数据的总数量为奇数时，中位数会将数据集划分为个数相等（每组有 (n-1)/2 个）的两组数，其中第一组数的中数为Q1，第二组数的中数为Q3。
从图中我们可以看出，整体数据是向左偏的，即大多数数据是小于平均值的，故而我们可以采用中位数来填补空值，而不是平均数。...从上面的 describe 函数的输出值也可以看出，平均值是 29.88，中位数是 28，显然中位数更加接近于大部分数据所在的区域。...可以看到，登船地点总共包含三类数据，S、C 和 Q，他们出现的次数分别为 914、270 和 123。 又因为该列数据总共缺失 3 个，缺失率很低，使用众数来填充这三个缺失值应该是没问题的。...使用众数填充 data['embarked'].fillna(df['embarked'].value_counts().idxmax(), inplace=True) 其他缺失值处理 对于其他列，只是缺失了一到两个...透视表分析 在处理数据之后，我们还可以使用透视表，整体分析下数据 这里主要查看下各个特征（船票等级，性别，仓位等）对于存活率的影响 注意数据集 df 与 data 的区别 性别透视表 首先来看下，不同性别
一、数据预处理简介 使用实际情况中的数据进行机器学习时，通常会遇到如下两个方面的问题： (1) 数据类型的不同：比如，数据集中具有文字、数字、时间序列等不同类型的数据； (2) 数据质量存在问题：比如，...二、sklearn中的数据无量化处理方法 数据的无量纲化是将不同规格的数据转换为同一规格，或不同分布的数据转换为特定分布的过程。...:", scaler.var_) 输出如下所示： 三、sklearn中的数据缺失值处理方法 在实际的数据处理中，缺失值处理是最为重要的内容之一。...首先对Age属性进行中位数填充： 代码如下所示： # (1) 年龄属性Age的缺失值中位数填充 # 由于sklearn中能够处理的数据为矩阵，下面得到年龄矩阵 Age = train_data.loc[...# 实例化一个缺失值处理的对象，其填充方法使用特征的中位数填充策略 imp_median = SimpleImputer(strategy='median') # 对年龄属性进行缺失值的中位数填充
统计汇总函数 函数 含义 min() 计算最小值 max() 计算最大值 sum() 求和 mean() 计算平均值 count() 计数（统计非缺失元素的个数） size() 计数（统计所有元素的个数...() 判断序列是否存在缺失（返回TRUE或FALSE） isnull() 判断序列元素是否为缺失（返回与序列长度一样的bool值） notnull() 判断序列元素是否不为缺失（返回与序列长度一样的bool...值） dropna() 删除缺失值 fillna() 缺失值填充 ffill() 前向后填充缺失值（使用缺失值的前一个元素填充） bfill() 后向填充缺失值（使用缺失值的后一个元素填充） dtypes...区间判断 loc() 条件判断（可使用在数据框中） iloc() 索引判断（可使用在数据框中） compress() 条件判断 nlargest() 搜寻最大的n个元素 nsmallest() 搜寻最小的...n个元素 str.findall() 子串查询（可使用正则） 绘图与元素级运算函数 函数 含义 hist() 绘制直方图 plot() 可基于kind参数绘制更多图形（饼图，折线图，箱线图等） map
在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...左连接中，没有Score的学生Score为NaN 缺失值处理 现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢...填充数据 使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作： 1、用0填补所有缺失值 df.fillna(0) ?...3、使用常量填充不同的列 df.fillna({‘a1′:100,’a2′:200,’a3’:300}) ?...很显然，在使用填充法时，相对于常数填充或前项、后项填充，使用各列的众数、均值或中位数填充要更加合理一点，这也是工作中常用的一个快捷手段。
一、删除法 把数据看作是一个NxD的二维矩阵，N代表数据记录的数量，D代表属性的数量 ?...数据删除总结： 在含缺失值的数据量占比非常小(<=5%)的情况下有效 以减少数据来换取信息的完整，都是大量隐藏在被删除数据中的信息 在缺失数据占比较大，服从非随机分布时，可能导致数据偏离，得出错误的结论...，成为合适的选择 通常来说，可使用均值、中位数和众数对缺失值进行填补 1、使用Numpy库随机生成一个4行3列，含有缺失值的数据矩阵gen_data import pandas as pd import...2、根据属性的不同类型，把含缺失值的属性进行缺失值填补 数值型：使用缺失值所在列的其他数据记录取值的均值、中位数进行填补 非数值型：使用同列其他数据记录取值次数最高的数值(众数)进行填补 1、...表示： 1、在Pandas库中，np.nan作为缺失值的一种表示方式 含义是Not a Number ，用来表明一个缺失的浮点型数值 2、还可以使用Python语言中的None这个单例对象来表示缺失值
这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...psych::describe(diamonds[myvars]) #可以计算非缺失值的数量、平均值、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。 ?...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...#缺失值填充方式 dropna=True, #是否删除无效值列 margins=False, #是否添加边际和
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...这在进行统计分析时非常有用，因为填充缺失值可能会产生意外或有偏差的结果。 解决方案2：插补缺失值 它意味着根据其他数据计算缺失值。例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。...在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。 注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。...在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ? df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。
可以看到一共有10个属性(特征) ? 2.使用info()方法查看数据集的整体描述信息 ? 我们可以获得以下信息：数据集一共包含20640个实例，其中total_bedroom有一些的缺失值。...使用中位数填充缺失值的代码如下： 删除缺失的行，可以使用pandas中的dropna()方法 删除该列，可以使用pandas中的drop()方法 用平均值或中位数填充该值，可以使用pandas中的fillna...使用中位数填充缺失值的代码如下： ? 由于中位数只能针对数值型属性计算，我们需要先创建一个只有数值型属性的数据副本。 ? imputer计算好的缺失值存储在imputer.statistics中。...通过上面的步骤，我们就把total_bedrooms的缺失值用中位数进行了填充。 处理文本和分类属性 这里我们来处理上一步中删掉的ocean_proximity属性，它是一个类别型变量。...在scikitlearn中都提供了相应的方法。 最大最小缩放是将值减去最小值并除以最大值和最小值的差，将值最终归于0-1之间。标准化缩放则是首先减去平均值然后除以方差，最终范围不一定是0-1之间。
，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化
所以将不规范的数值改为规范这一步不可或缺。 ? 3、删掉多余的空格 原始数据中如果夹杂着大量的空格，可能会在我们筛选数据或统计时带来一定麻烦。如何去掉多余的空格，仅在字符间保留一个空格？...（3）根据数据的分布情况，可以采用均值、中位数、或者众数进行数据填充。 数据均匀，均值法填充；数据分布倾斜，中位数填充。 （4）用模型计算值来代替缺失值。 回归：基于完整的数据集，建立回归方程。...（5）插补法 随机插补法：从总体中随机抽取某几个样本代替缺失样本。 多重填补法：包含m个插补值的向量代替每一个缺失值的过程，要求m大于等于20。m个完整数据集合能从插补向量中创建。 ?...6、异常值处理 异常值：指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。...最后，再强调一下，在进行数据清洗之前，一定一定一定要记得备份你的数据源！
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