用之前的非缺失值填充“Missing值”的有效方法是什么？
用之前的非缺失值填充"Missing值"的有效方法是使用插值方法。插值是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法。常见的插值方法有以下几种：
- 线性插值：线性插值是一种简单且常用的插值方法，它假设数据点之间的关系是线性的。对于缺失值，可以使用其前后两个非缺失值的线性关系来进行插值。
- 拉格朗日插值：拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法，它通过构造一个满足已知数据点的多项式来估计缺失值。该方法可以适用于任意次数的多项式插值。
- 样条插值：样条插值是一种平滑的插值方法，它通过拟合数据点之间的曲线来估计缺失值。常见的样条插值方法有线性样条插值和三次样条插值。
- K近邻插值：K近邻插值是一种基于邻近数据点的插值方法，它通过找到与缺失值最接近的K个非缺失值来进行插值。可以使用这些邻近值的平均值或加权平均值来估计缺失值。
- 均值插值：均值插值是一种简单的插值方法，它通过使用已知数据点的平均值来填充缺失值。可以使用整个数据集的均值或者特定特征的均值来进行插值。
这些插值方法可以根据数据的特点和需求选择合适的方法进行填充。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）来进行数据处理和插值操作。
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我的代码类似于下面的代码：
proc format;
** for numeric variables;
value missf
. = ‘Missing’
other = ‘Non-Missing’
;
** for character variables;
value $missf
‘ ‘ = ‘Missing’
other = ‘Non-Missing’
;
run;
proc freq data=rawds;
table _all_ / missing;
format _character_ $missf. _numeric_ missf.;
run
浏览 1提问于2018-01-19得票数 0
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我想将空行(用np.NaN填充)附加到熊猫的dataframe中，并且目前只知道如何使用loc进行此操作。
T = pd.DataFrame(index=['a', 'b', 'c'], data={'Col0': 0, 'Col1': 1})
T
Col0 Col1
a 0 1
b 0 1
c 0 1
missing = ['d', 'e']
for m in missing:
T.loc[m] = np.NaN
浏览 7提问于2017-01-20得票数 9
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我有一些netcdf文件，其中_FillValue和/或缺失的值设置为各种组合(例如，设置为浮点数、字符串或根本不设置，通常设置为-999./'-999‘)。我正在操作这些文件并再次保存它们，希望在输出文件中正确且一致地设置填充值。我的问题是：
1)使用_FillValue或者missing_value，或者两者都使用，有什么区别？
2)填充值应该是哪种类型，关于值的最佳实践是什么？-999看起来可能与实际数据混淆
3) netdcf填充值如何与我的掩码数组中的fill_value组合(似乎默认为10^20)？这似乎是纠正同一件事的两种方法。
4)在处理数据时，我也得到一个警告：
浏览 441提问于2020-02-13得票数 2
我正在处理一个在某些列中包含缺失值的数据集。我正在尝试使用XGBoost的Scikit-Learn包装器接口的XGBRegressor。在那里，它提供了一个名为'missing‘的参数，你可以在其中输入浮点值，否则它会将python的NaN作为默认值。因此，我需要一些帮助，比如如何使用此参数来填充数据集中列的缺失值。如果能给我提供一个简单的例子，那将是很有帮助的。
浏览 23提问于2017-02-09得票数 0
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3回答
我有以下数据结构。在每组中，一些观察结果缺少value。我知道每个组只有一个非缺失值(在本例中，组1的值为10，组2的值为11 )。缺失观察值的位置在组内是随机的(即不能用前一个/后一个值填充缺失值)。
如何通过分组用一个非缺失值来填充缺失值？
group value
1 .
1 10
1 .
2 11
2 .
2 11
我目前的解决方案是循环，但我怀疑有一些聪明的bysort可以使用。
levelsof group, local(lm_group)
foreach group in `lm_group' {
浏览 3提问于2015-12-03得票数 4
我希望使用包创建一个菜谱，该包既可以对丢失的数据进行归责，也可以添加指示符列来指示丢失的值。如果可以选择为原始数据框架中的每一列包括一个指示符列，还是只在原始数据帧中缺少数据的列中包含指示符列，这将是很好的选择。我知道我可以很容易地用菜谱来推断缺少的值，但是是否有一个内置的方法来添加缺失的指示器列呢？
例如，如果我有这样的数据框架：
> data.frame(x = c(1, NA, 3), y = 4:6)
x y
1 1 4
2 NA 5
3 3 6
我希望在计算和添加缺少的指示器列后的输出如下所示：
x y x_missing
1 1 4 FALSE
2
浏览 0提问于2020-01-27得票数 5
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大多数教科书说，要填充缺失的值，使用的是均值/中值(数字)和最频繁的(分类)，但我使用的是一个数据集，它有太多的缺失值，而且我不能删除这些列，因为它们很重要。
train.isnull().sum()
TransactionID 0
isFraud 0
TransactionDT 0
TransactionAmt 0
ProductCD 0
...
id_36 449555
id_37 44955
浏览 0提问于2020-03-17得票数 0
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1回答
在共济会中使用if条件时出错
、、、、
我用的是if条件
<#if searchForm.frm_searchType == "Non-Member">
<#assign isMember = true>
<#assign isNonMember = false>
<#else>
<#assign isMember = false>
<#assign isNonMember = true>
</#if>
它给出以下误差
ERROR [freemarker.runtime] (default task-1) Error
浏览 4提问于2022-06-24得票数 0
我试图通过导入外部文件来使用我在外部文件上的一个表，并使用它来制作一些图形，但它给了我一个关于空格的错误消息，所以我在谷歌上看到一些人用-999填充它，所以我也这样做了，也尝试了null，但似乎没有一个有效，因为它似乎正在考虑这些值……如何才能使这些值被视为不存在？
我的脚本：
datafilename <- "SGX.txt"
person.data <- read.table(datafilename,header=TRUE)
panel.cor <- function(x, y, digits=2, prefix="", cex.co
浏览 4提问于2015-03-25得票数 0
1回答
我有一些序号数据与失败，这是我试图建模在斯坦。由于Stan不能直接处理离散参数，所以我试图对那些缺失的情况下响应变量的不同可能值进行边缘化。
直觉上，我认为我需要丢失值的概率是某个序数的结果，乘以那些序数的结果的概率，然后是不一定的序数结果的概率，乘以那些序数的结果的概率1。
然而，在实践中，我不确定我是否用Stan本身对模型进行了正确的编码，或者我准确的数学直觉是否正确地将丢失的数据边缘化。虽然Stan手册中有处理离散参数的例子，但我还是有点迷茫。我还想在Stan generated quantities块中进行预测或获得y值的一个计算向量，但我可以使用一些入门的指针。问题是没有让代码运行，
浏览 3提问于2017-12-11得票数 3
SAS中是否有等同于Oracle NVL功能的功能？
例如，如果我在SAS中有一个where子句，它说：
where myVar > -2;
它不会包含任何具有myVar =的行。
如果我想将缺少的值视为零，我必须说：
where myVar > -2 or missing( myVar )
我希望能够做一些如下的事情：
where NVL( myVar, 0 ) > -2 // or some SAS equivalent
在SAS中有类似的东西吗？
浏览 0提问于2009-06-24得票数 7
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为了提高代码的可读性，我面临以下情况。
考虑一个数据步骤，在这个步骤中，您希望只选择具有variable值的观察。使用似乎有两种方法可以做到这一点:单独表示变量或使用函数。
例如,
案例1.变量
data where_var;
set sashelp.electric;
where AllPower;
run;
案例2.其中不缺少(变量)
data where_not_missing;
set sashelp.electric;
where not missing(AllPower);
run;
它们产生了同样的结果。然而，我不确定这是否一定是事实。
这些功能是否等价？
浏览 1提问于2017-09-20得票数 2
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2回答
我有一个名为BsmntQual的专栏，它给出了每个房子的地下室高度的排名。这些是本专栏中的所有唯一值：
print(train['BsmtQual'].unique().tolist())
>>> ['Gd', 'TA', 'Ex', nan, 'Fa']
这是这个专栏的传说：
BsmtQual: Evaluates the height of the basement
Ex Excellent (100+ inches)
Gd Good (90-99 i
浏览 0提问于2019-06-29得票数 0
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我试图排除那些被删除的对象。deleted_at是一个datetime字段，如果对象被删除，它就有一个时间戳，否则它的时间戳为零。
这是我的密码：
tire.search(load: true, page: params[:page], per_page: 2) do
query { string params[:query], default_operator: "AND" } if params[:query].present?
filter :missing, field: :deleted_at
end
但这对我的输出没有任何影响。
有什么暗示吗？
浏览 8提问于2013-08-01得票数 1
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1回答
我是SPSS的新手，我正在尝试将平均值生成空单元格(基本上是通过用户给出的平均答案来填充缺少的信息)，并且我无法让我的示例代码工作(或者很好地理解示例)。
COMPUTE QOL_puutt = Nmiss(ass, bass, grass, gas).
这部分我明白了
Do repeat A = ass1 ass2 ass3. If ((Missing (A)) & QOL_puutt <= 4) A
= RND(Mean (ass1, ass2, ass3)). End repeat.
这里出了点问题。我知道ass1，ass2，ass3指的是单元格(列和行3)？以下是错
浏览 1提问于2012-05-24得票数 1
1回答
data have;
infile cards missover;
input scrssn :$11. year FIPS :$5.;
cards;
111-22-3333 2008
111-22-3333 2009
111-22-3333 2010 09990
111-22-3333 2011
111-22-3333 2012 08880
111-22-3333 2013
111-22-3333 2014
333-44-5555 2009
333-44-5555 2010 67897
333-44-5555 2011
333-44-5555 2012 56789
333-44
浏览 1提问于2015-08-15得票数 0
1回答
我正在使用SPSS语法编辑器来组合字符串变量。我知道每条记录的一个或零个变量中会有数据，但两个变量中永远不会有数据。这是我的代码，问题出在第一行：
IF (MISSING(ywFamilyPlayers)=1) AND (MISSING(vywFamilyPlayersBoolean)=1) THEN newString=missing.
IF (MISSING(ywFamilyPlayers)=0) newString=VALUELABEL(ywFamilyPlayers).
IF (MISSING(vywFamilyPlayersBoolean)=0) newString=VALUELAB
浏览 0提问于2011-03-19得票数 1
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2回答
我在python中使用mord包进行序数logit回归(预测对电影等级1-5星的响应)。
我的预测变量之一也是序数，但有一些值缺失，观众跳过一个问题，因为它不适用，因为跳过逻辑从先前的问题，或因为他们错过了它。说明值“缺失”和/或“不适用”的最佳方法是什么，同时也保留这个预测变量的序号性质？我不认为我应该删除这个查看器，或者试图推断这个值。
如果我离开NaN，我会得到一个错误。我考虑了虚拟编码，所以我有一些像question5_never、question5_sometimes、question5_always、question5_na、question5_missing之类的东西，但我不确定
浏览 0提问于2019-10-27得票数 0
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我使用 2.0.0rc2验证HTTP请求上的输入数据，并在HTTP响应上将SQLAlchemy模型加载到JSON。我偶然发现了两个问题：
首先，在HTTP请求中从JSON加载数据时，我希望将所有缺失字段填充为None，以正确地覆盖SQLAlchemy中的数据。现在我正在使用以下代码：
for name, field in schema.fields.iteritems():
if field.missing == ma.missing:
schema.fields[name].missing = None
它可以工作，但我认为它是被窃听的，因为我正在处理附加到Schem
浏览 3提问于2015-09-23得票数 7
2回答
我研究了特征工程中Kaggle的fill null方法。一些玩家用另一个对象值填充NA。
例如，在性别列中有‘男性’、‘女性’和NA值。该方法是用另一个对象值填充NA，比如“中间”。在此之后，它处理没有任何null的性别属性，pandas也不会找到null。
我想知道这种方法对机器学习模型的性能有很好的影响，还是对特征工程有很好的影响？除此之外，在数据集中没有知识发现的情况下，有没有其他好的方法来填充NA？
浏览 0提问于2016-12-05得票数 1
3回答
我正在试着验证一个大的联系表格。当用户忘记一个必需的输入字段时，我将使用默认文本填充空变量。
我的当前解决方案使用九条if语句。是否有更好的方法可以用少代码来实现？
html: <xehases class="" id="xehases"></xehases>
var onoma = $("#fname").val();
var eponimo = $("#lname").val();
var email = $("#email").val();
var diefthinsi = $
浏览 3提问于2017-09-03得票数 5
回答已采纳
当我发出hdfs dfsadmin -report命令时，我看到两个令人困惑的条目，我不理解它们之间的区别：
缺失块
缺少块(具有复制因子1)
汤姆·怀特( Tom )在他的书中交替使用了“腐败”和“缺失块”一词。因此，缺失块意味着其副本都已损坏的块。
那Missing blocks (with replication factor 1)是什么意思？有什么关系？我试着在谷歌上搜索，只找到了令人困惑的解释。
浏览 2提问于2018-10-25得票数 0
我用XGBoost进行了三级分类预测.接下来是获取树模型(由xgb.dump()打印)，并在.net生产系统中使用。我真的不明白如何才能从休假中的单一值中得到概率的3倍值：
<code>
[1107] "booster[148]""0:[f24<1.5] yes=1,no=2,missing=1"
[1109] "1:[f4<0.085] yes=3,no=4,missing=3""3:leaf=0.00624765"
[1111] &#
浏览 4提问于2016-10-04得票数 1
2回答
我正在使用lightgbm和python包进行预测。我有一个训练数据集和一个预测数据集。在预测数据集中，我有一些特征的NaN值。在结果中，当我有nan值时，预测是完全错误的。有没有办法处理预测数据集中的缺失值？
我已经尝试使用参数use_missing和zero_as_missing，并尽可能使用((true，false)，...)但没有成功。我使用的是主版本。
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'num_l
浏览 2提问于2019-09-04得票数 2
我坐在一个情况下，我可以达到预期的结果，但我想知道是否有更快的方法来做到这一点。
漫长的道路应该是这样的；
if ^missing(X) and nmiss(Y,Z) = 2 then Value = X;
else if ^missing(Y) and nmiss(X,Z) = 2 then Value = Y;
else if ^missing(Z) and nmiss(X,Y) = 2 then Value = Z;
这对于一些变量来说是可以的，但是当您有一个包含更多变量的列表时会发生什么呢？有没有一种方法可以更快地将变量列表中没有丢失的任何值赋给另一个
浏览 1提问于2013-07-29得票数 3
当我执行sudo cupsd -t时，会得到以下错误：
Missing value on line 238 of /var/cache/cups/jobs.cache
Missing value on line 3282 of /var/cache/cups/jobs.cache
这是什么意思？
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
我有一个矢量
using Missings
v = allowmissing(rand(100))
v[rand(100) .< 0.1] .= missing
用最后一个非缺失值填充v的最佳方法是什么？
目前
for (i, val) in enumerate(v)
ismissing(val) && (i >=2) && (v[i]=v[i-1])
end
first_non_missing = findfirst(x->!ismissing(x), v)
if first_non_missing >= 2
v[1:first
浏览 26提问于2019-11-06得票数 1
回答已采纳
尽管代码中有注释，但如果缺少最后一个值，则Series.LastValue和Series.tryLastValue都会失败，因为这两个函数使用相同的getAt (series.KeyCount-1)。
从系列中获取潜在缺失值的推荐方法是什么？
尝试使用Series.LastValue？还是Series.TryGet(key)？
谢谢
浏览 1提问于2016-02-08得票数 2
4回答
数据中缺失的值
、、、、
我曾经经历过，大多数数据集都包含缺失的值，这使我们的任务变得有些困难。
请让我知道如何有效地填充那些缺失的值？是否有任何特定的技术来处理丢失的值？
浏览 0提问于2017-08-31得票数 5
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3回答
1,n1,abcd,1234
2,n2,abrt,5666
,h2,yyyy,123x
3,h2,yyyy,123y
3,h2,yyyy,1234
,k1,yyyy,5234
4,22,yyyy,5234
上面给出的是我的输入文件abc.txt，我想要的第一个列值应该用下一行第一个值填充。示例：
3,h2,yyyy,123x
3,h2,yyyy,123y
我要像下面这样的输出，
1,n1,abcd,1234
2,n2,abrt,5666
3,h2,yyyy,123x// the missing first column value 3 should fill with second ro
浏览 1提问于2016-03-23得票数 1
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1回答
填充大量的时间序列数据
、、、、
在时间序列数据中填充缺失值的最佳方法是什么。在不同的工作时间里，数据变化很大。数据大量丢失。
我已经尝试了回溯，前向填充和平均技术来填充数据。我也尝试了插值(线性，最近和多项式)与熊猫包。但是所取得的结果并不是很有用。
第一张图显示了4月6日至9日前后丢失的数据。第二个图是在填充缺失值后用线性插值法绘制的。
填写这种数据的最佳方法是什么？我担心线性插值最终会污染数据。
我读过一些关于卡尔曼滤波的文章。不知道该怎么用。
浏览 0提问于2019-08-08得票数 0
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1回答
我试着跟着https://pypi.org/project/fancyimpute/ # print mean squared error for the four imputation methods above
ii_mse = ((X_filled_ii[missing_mask] - X[missing_mask]) ** 2).mean()
print("Iterative Imputer norm minimization MSE: %f" % ii_mse)
nnm_mse = ((X_filled_nnm[missing_mask] - X[missing_
浏览 25提问于2019-03-14得票数 0
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。
例如，我拥有的数据：
x var1 var2 var3 var4
e1 1 2 3 4
e2 . . 5 7
e3 5 8 . .
e4 2 3 1 9
Eg of data that I want:
x var1 var2 var3 var4
e1 1 2 3 4
e2 **5****5** 5 7
e3 5 8 **8*
浏览 0提问于2019-09-27得票数 2
1回答
具有NaN值的随机森林
、、、
如果我在一些预测变量的列中有NaN值，我如何使用randomForest库在R中运行随机森林。
rf <- randomForest(class ~ maxf + minf + d + startf + endf + f1.4 + f1.2 + f3.4 + minslope + maxslope+ bslope + eslope + avgsl + noex + noip, data=whistles_nov, importance=TRUE)
出现此错误：
Error in na.fail.default(list(class = c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L,
浏览 1提问于2016-12-03得票数 0
4回答
处理类别缺失值ML
、、、、
我已经研究过关于处理分类数据中缺失值的这。
Dataset关于6 categorical columns和missing values。这将是一个二进制分类问题。
我看到了不同的方法，其中一种是just leave the missing values in category column as such，另一种是使用from sklearn.preprocessing import Imputer，但不确定哪种方法更好。
如果imputing是更好的选项，那么在应用像LR,Decision Tree, RandomForest这样的模型之前，我可以使用哪些库。
谢谢!
浏览 0提问于2020-05-18得票数 2
gnuplot命令set datafile missing "nan"告诉gnuplot忽略数据文件中的nan数据值。
如何同时忽略nan和-nan？我在gnuplot中尝试了以下操作，但是第一个语句的效果被下一个语句覆盖了。
gnuplot> set datafile missing "-nan"
gnuplot> set datafile missing "nan"
是否有可能在gnuplot命令中嵌入一个grep -v nan，甚至是某种regexp来排除任何可想象的非数字数据？
浏览 6提问于2013-09-10得票数 8
回答已采纳
鉴于这些表格：
board_game
----------
id name genre
1 The Game Strategy
2 The Game: Limited Edition Strategy
board_game_piece_missing
------------------------
board_game_id piece_id missing_quantity
1 1 2
1 2 3
1
浏览 1提问于2014-07-26得票数 1
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2回答
有没有一种方法可以在NaNs中使用SMOTE？
下面是一个在存在NaN值的情况下尝试使用SMOTE的虚拟程序
# Imports
from collections import Counter
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.preprocessing import Imputer
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.pipeline import make_pipeline
from imbl
浏览 1提问于2019-08-12得票数 1
2回答
在我的Stata do脚本中，我经常需要比较可能缺少的日期。不幸的是，.的内部表示是给定范围内可能最大的数目，因此以下情况成立：
5 < .
这可能会变得非常烦人，例如，当检查日期是否在某个范围内时：
gen between_start_stop = . if d == .
replace between_start_stop = 1 if ///
!missing(d) & !missing(start) & !missing(stop) & ///
start < d & d < stop
replace betwe
浏览 2提问于2011-06-07得票数 1
回答已采纳
通过使用CUDA推力的和一个max运算符，我能够用前一个不缺失的值(即左边的最后一个不缺失的值)填充缺失的值。
但是如何使用下一个不丢失的值(右边)来填充呢？因此，例如，使用0作为我缺少的值标记：
Input: [0 1 0 0 4 0 6 0]
Fill missing from left: [0 1 1 1 4 4 6 6]
Fill missing from right: [0 1 4 4 4 6 6 6] <- want
(注意，如果缺少最后一个元素，则从左侧恢复到填充最终的0__s。)
我尝试了反向的包容性扫描，这会为max生成[0 6
浏览 2提问于2013-01-14得票数 1
回答已采纳
我不确定我是否在pymc里发现了窃听器。与缺少的数据相匹配的二项式似乎会产生ZeroProbability错误，这取决于所选择的掩盖丢失数据的fill_value。但也许我用错了。我使用github的当前主分支尝试了下面的示例。我知道，但这似乎是另一个问题。
我用pymc安装了二项分布，一切都如我所料：
import scipy as sp
import pymc
def make_model(observed_values):
p = pymc.Uniform('p', lower = 0.0, upper = 1.0, value = 0.1)
value
浏览 2提问于2015-07-22得票数 1
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6回答
我有一个数据集，其中有一个名为“土著国家”的列，其中包含大约30000条记录。有些是用NaN表示的，所以我想用mode()值来填充它。我写了这样的东西：
data['Native Country'].fillna(data['Native Country'].mode(), inplace=True)
但是，当我计算丢失的值时：
for col_name in data.columns:
print ("column:",col_name,".Missing:",sum(data[col_name].isnull()))
浏览 6提问于2017-03-14得票数 35
回答已采纳
给定以下案例类和JSON
case class Profile(name: String, `type`: String, value: String, sort: Long = 0)
val json_string = """[
{"name": "Birthday", "type": "DateTime", "value": "12/25/1990"},
{"name": "Fullname", "type": &
浏览 0提问于2014-12-25得票数 1
回答已采纳
我想在Stata中创建一个新变量，即3的一个函数--不同的变量，X、Y和Z，例如：
gen new_var = (((X)*3) + ((Y)*2) + ((Z)*4))/7
所有的观测都缺少一个或两个变量的值。
当我运行上述命令时，它生成的所有值都是缺失的值，因为没有观察到变量的所有3都有值。我希望Stata完成这个函数，忽略缺少的变量。
我尝试了以下命令，但没有成功：
gen new_var= (cond(missing(X*3),., X) + cond(missing(Y*2),., Y))/7
gen new_var= (!missing(X*3+Y*2+Z*4)/7)
gen n
浏览 3提问于2019-02-23得票数 1
回答已采纳
我使用sklearn来推断一些时间序列，其中包括NaN值。目前，我使用以下方法：
from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean')
signals = imp.fit_transform(array)
其中array是形状为n_points x n_time_steps的numpy数组。它工作得很好，但是我收到了一个不推荐的警告，建议我应该使用来自sklearn.impute的sklearn.impute。因此，我将这些行替
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
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1回答
插入缺少日期的zoo对象
、、、
我有一个缺少日期(而不是缺失值)的气候时间序列。例如：
n = 15
full.dates = seq(Sys.Date(), by = 'day', length = n)
serie.dates = full.dates[c(1:10, 12, 15)] # missing 11, 13, 14
y = rnorm(n)
require(zoo)
serie = zoo(y, serie.dates)
在给定'full.dates‘向量的情况下，我如何’填充‘(使用插值)这些缺失点？谢谢!
浏览 2提问于2013-02-27得票数 12
回答已采纳
我有一个由十万行和数百列组成的数据集。所有行都应该是float64 (数据类型)，但在我导入文件时，有几行被识别为object。我知道它可能在行中包含一些单词，但我不知道确切的单词是什么，它可能是"deleted“、"com fail”或前一个用户键入的任何字符串。那么，如何在浮点数所在的行中查找字符串呢？因此，我可以删除它并将其转换为浮点数据类型 例如： df
date sensor1 sensor2 sensor3 sensor4
01/01/2020 100 65 66 89
01/02/2020 94
浏览 11提问于2020-06-11得票数 0
我的Excel文件中有3个工作表。缺少(25,000行)、有效(18,000行)和匹配(空白)。
我需要比较D列中Missing和Valid的值，并将所有匹配的所有行复制到匹配的工作表中。
如果我能以某种方式做一个通配符搜索，这也是很好的，例如，雅培实验室匹配雅培实验室的方法。如果这是不可能的，那么如果有一种方法可以突出显示已匹配的行，以便我可以手动查找通配符匹配，将非常感谢。
这就是我尝试过的，我通过谷歌找到了它，但我不完全理解代码。它运行了几分钟，没有出现错误，但没有提取任何数据：
Sub CopyRows()
Dim cell As Range
Dim found As Range
浏览 2提问于2012-10-16得票数 1
奇怪的是这段代码：
data Bla.SomeGreatNewDataset;
set WORK.InputTempDataset;
by SomeColumnName;
if first.SomeColumnName then output;
else delete;
run;
与以下相同：
data Bla.SomeGreatNewDataset;
set WORK.InputTempDataset;
by SomeColumnName;
if not missing(first.SomeColumnName) then output
浏览 0提问于2016-09-12得票数 1
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1回答
你好，各位数据科学家。
我是这个领域的新手，我面临一个问题，因为我需要一个建议。所以我有数据，其中一个列是产品ID，另一个列表示它来自哪个城市。
那么，我现在的问题是，当城市价值为空时，在这种情况下怎么办？我认为这是绝对不可能的，猜测的起源和填充，或填充中位数。
那你的建议是什么？
非常感谢
浏览 0提问于2022-04-18得票数 0
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