腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(1137)
视频
沙龙
0
回答
如果
每行
恰
好有
N
个
缺失
值
,
则用
row
均值
替换
缺失
值
、
我有一
个
数据矩阵,
每行
有不同数量的
缺失
值
。我想要的是,
如果
每行
缺失
值
的数量为
N
(假设为1),
则用
row
均值
替换
缺失
值
。我已经为这个问题创建了一
个
解决方案,但它是一
个
非常不优雅的解决方案,所以我正在寻找其他的解决方案。df <- as.matrix(cbind(a,b,c), ncol =
浏览 3
提问于2018-07-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
部署Web服务
当我在AZURE机器学习中部署我的web服务时,测试数据集中是否可能有空或空?或者我必须填写所有的信息才能得到我的预测结果?
浏览 0
提问于2017-07-03
得票数 1
1
回答
如何使单个清洁公式在空白行中输入句号,并将部分已完成滚动的行平均化?
、
如果
类别(即行)不包含任何年份的
值
,
则用
句点(.)
替换
缺少的数据。
如果
单元格不包含丢失的数据,则保留其原始
值
。
浏览 1
提问于2022-08-30
得票数 0
2
回答
用最接近的非
缺失
值
替换
缺失
值
我有一
个
带有一些
缺失
值
的数据集,我想用下面的非
缺失
值
替换
这些
缺失
值
,或者
如果
值
出现在最后一
个
变量中,
则用
前一
个
值
替换
。e3 5 8 **8** **8**我已经尝试了以下代码:array t(*) var1--var4; do _
n
浏览 0
提问于2019-09-27
得票数 2
2
回答
数据数据的自定义选择和用平
均值
替换
某些行的
值
、
、
基本上,我有一
个
数据集,有点像这样 我只想选择'Havard‘行,并得到它们的平
均值
,并将其
替换
为GPA中的
缺失
值
,仅用于'Havard’,而对于斯坦福
则用
不同的平
均值
来
替换
。我尝试了data['GPA'].fillna(data['GPA'].mean()),但是它只会用整个列的平
均值
填充它。
浏览 4
提问于2020-10-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
当有一
个
以上的个体时,如何用ID来计算平
均值
;当R中缺少的
值
只有一
个
时,如何计算平
均值
?
、
、
、
我想要做的是,当我有超过一
个
相同ID的观测
值
时,计算平
均值
,当只有一
个
观测
值
具有相同ID时,计算平
均值
。x <- c(3,4,2,3,NA,4,2,NA,3)cars <- data.frame(car,x,x_2) 我想要的是我的数据帧中有
缺失
值
的ID,在这种情况下,只有Maserati和Mazda有
缺失
的
值
,我希望R取Maserati
浏览 4
提问于2021-01-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在照片中
替换
丢失的视图计数
、
、
其中一
个
特性是view_count,它在每次发布照片时都会丢失
值
。我怎样才能
替换
那些
缺失
的
值
?我能放0次吗?
浏览 0
提问于2022-02-22
得票数 0
1
回答
使用SAS计算
缺失
值
的平
均值
假设我们有20
个
主题,每个主题有四
个
变量: X1、X2、X3和X4。我想计算每个对象的平
均值
,但问题是只要有
缺失
值
,SAS就不会给出平
均值
。如何在调整
n
的同时做到这一点(
如果
没有
缺失
值
,则为
n
=4,
如果
有一
个
缺失
值
,则为
n
=3,依此类推)谢谢。
浏览 0
提问于2012-10-05
得票数 3
回答已采纳
1
回答
替换
r中的
缺失
值
、
、
、
在
替换
以下虚拟文件中缺少的
值
时,我需要帮助。
替换
缺失
值
时需要遵循以下规则。<
浏览 2
提问于2022-05-07
得票数 0
1
回答
用
缺失
预测器预测新实例
、
我有一
个
(可能是愚蠢的)问题,就是用一
个
缺失
的预测器来预测一
个
新实例。 我得到了一份数据。假设我对数据进行预处理,清理数据,因此,假设只剩下10
个
预测器。现在,
如果
我想预测缺少1或2
个
预测器的新实例,该怎么办?
浏览 1
提问于2017-10-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用dplyr按条件计算
缺失
值
、
、
我想用同性别内的平
均值
来
替换
丢失的
值
。 pain))) argument is not numeric
浏览 2
提问于2019-08-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何从python上面和下面的行中求出
缺失
值
的平
均值
?
、
、
、
我有一只熊猫df看起来像这样:有人知道怎么做吗? 谢谢大家!
浏览 2
提问于2022-02-07
得票数 1
回答已采纳
3
回答
R:在条件下
替换
数据格式中的
值
、
、
、
、
我有一
个
由三列组成的数据格式(参见代码中的示例)。第一栏包括类别(a)、第二栏-意见数目(b)和第三栏-这些意见的平
均值
(C)。1或2,则标记为
缺失
值
(NA)的条目。因此,我的函数的目的是用每个类别的平
均值
来
替换
这些
缺失
的
值
。 #fu
浏览 2
提问于2012-11-21
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何从List<T>返回CSV
值
、
、
我的List<item>包含名称、年份和
值
的items集合,如下所示===== ===== =====Smith999Jones 2008 03Jones 2010 06我想编写一
个
LINQ查询,它返回一
个
CSV
值
字符串,其中从最早的年份(在本例中是2007年)开始的每一年的"nam
浏览 0
提问于2011-10-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
替换
数据集中的
缺失
点?
、
、
、
我想用R编写一
个
函数,它接收任何数据集作为输入,这样数据集就会有一些
缺失
点(NA)。现在我想使用mean函数来
替换
数据集中
缺失
点(NA)的一些数字/
值
。例如,
如果
缺失
点位于第12位,则函数应计算第10位、第11位、第13位和第14位的数字的平
均值
,并将结果
替换
为第12位的
缺失
点。在特定情况下,例如,
如果
缺失
点在最后一位,并且后面没有两个数字,则该函数应该计算相应列的所有数
浏览 3
提问于2021-11-07
得票数 2
1
回答
在计算knn中的“距离平均”时,用knn方法计算特定列中的NaN
值
、
、
、
、
我创建一
个
虚拟数据集,并为包含
缺失
值
的行查找最近的邻居,这里是我的数据集。我们在同一列中计算最近邻
值
之间的距离平
均值
,但是
如果
最近的邻居之一也是NaN,该怎么办?示例 距离平均= (1/D1) * 50.0 + (1
浏览 3
提问于2021-08-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
缺失
值
替换
为conti var中的med/mean,熊猫数据中的-after按列分组数据的分类变量中的模式)
、
我有一只熊猫数据,所有丢失的
值
都是np.nan,现在我正在尝试
替换
这些丢失的
值
。我的数据的最后一列是“class”,我需要根据类对数据进行分组,然后得到该列的
均值
/中间
值
/模式(基于数据是否是绝对/连续、正常/非),并用相应的
均值
/中间/模式
替换
丢失的
值
。这是我想出的代码,我知道这是
个
过分的..
如果
我能: 获得各群体的中位数/模
浏览 1
提问于2015-03-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
熊猫在填充物上的变化意味着
、
、
、
我有一
个
在某些列中缺少
值
的dataframe。我想用同一列中非
缺失
条目的平
均值
来填充这些
缺失
值
。很容易证明平
均值
在
均值
估算后不应该改变。例如,假设有一列m缺少条目,而
n
非缺少条目的总和为s。平均补偿步骤将用平均s/
n
替换
丢失的条目。此
替换
后的平
均值
应为 mean_after = ((s/
n
)*m + s)/(m+<e
浏览 9
提问于2020-12-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用从先前
替换
的
值
计算的特征平
均值
替换
缺失
的
值
、
我已经用特性的平
均值
替换
了一些
缺失
的
值
,条件是第二
个
分类特性。但是,并不是所有
缺失
的
值
都被
替换
,因为第二
个
特性的某些类别在第一
个
特性中没有任何
值
,因此无法计算它的平
均值
。然后,我再次尝试将剩馀的
缺失
值
替换
为第三
个
特性的平
均值
条件。第三
个
特性还包含被
替换
为第一
浏览 0
提问于2020-01-09
得票数 1
2
回答
将
缺失
的
值
重新编码为条件
均值
、
、
考虑一
个
包含4
个
变量的数据集-- RespondentID、Site、Year和Price。我希望将Price中缺少的
值
替换
为精确的年份和Site的Price平
均值
。例如,
如果
在2009年巴黎的年中,平均报告的是22,我想用22
替换
= 2009和Site<code>e 225</code>= Paris的每个
缺失
的Price
值
。
如果
我想将
缺失
的
值
<
浏览 0
提问于2016-05-10
得票数 2
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
蛋白质组学数据填充 | DEP包的使用
机器学习入门案例分析-泰坦尼克号生存预测
数据清洗——是时候把自己从繁重的体力劳动中解救出来了
Python做数据处理:6个使效率倍增的 Pandas 技巧
Python数据分析入门日记Day9:数据分析库Pandas:缺失值的处理
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
腾讯会议
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券