SQL NULL 值 什么是 NULL 值？ NULL 值是指字段没有值的情况。如果表中的字段是可选的，那么可以插入新记录或更新记录而不向该字段添加值。此时，该字段将保存为 NULL 值。...IS NOT NULL 运算符 IS NOT NULL 运算符用于测试非空值（非 NULL 值）。...IS NOT NULL; 这是关于 SQL NULL 值的基本介绍和示例。...使用 IS NULL 和 IS NOT NULL 运算符可以有效地处理数据库中的空值情况。 SQL UPDATE 语句 UPDATE 语句用于修改表中的现有记录。...UPDATE语句用于修改数据库表中的记录，可以根据需要更新单个或多个记录，但务必小心使用WHERE子句，以防止意外更新。
非随机缺失 (Not Missing at Random, MNAR) 数据的缺失与不完全变量自身的取值有关。...虚拟变量填补:把缺失值设定为一个新的变量，一般适用于分类数据统计。 均值/中位数/分位数填补：用存在缺失值的变量的已有值的均值/中位数/分位数，作为填补值。这种方法显然会导致方差偏小。...回归填补：将缺失变量作为因变量，相关变量（其他变量）作为自变量，进行回归拟合，用预测值作为填补值。用于作为自变量的变量最好是具有完全数据（无缺失）。...热平台法：热平台法又称匹配插补法，思路是在完全数据样本中，找到一个和具有缺失值的样本相似的完全数据样本，用完全数据样本值作为填充值，其过程有点类似于K阶近邻的思想。...简单而言：该方法认为缺失值是随机的，它的值可以通过已观测到的值进行预测与插值。
一般来说，对缺失值的填充方法有多种，用某个常数来填充常常不是一个好方法。最好建立一些模型，根据数据的分布来填充一个更恰当的数值。...因此，当遗漏数据所占比例较大，特别当遗漏数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而引出错误的结论。 （二）数据补齐 这类方法是用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。...如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值；如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值...譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。...当在任何一个对象中的缺失值数量很大时，存在指数爆炸的危险。 人工神经网络可以有效的对付空值，但人工神经网络在这方面的研究还有待进一步深入展开。人工神经网络方法在数据挖掘应用中的局限性。
如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值； 如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值...譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。...method：表示填充缺失值的方法，method 的取值为｛’pad’,’ffill’,’backfill’,’bfill’,None}。pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值。...backfill/bfill：用下一个非缺失值去填充该缺失值。None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式）。 axis：指定填充方向，当 axis=1 按列填充，axis=0 按行填充。...'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值 df2 = df.fillna(method='ffill') # 将exam列的缺失值用均值替换 exa_mea = df['exam'].fillna
在整本书中，我们将缺失数据称为空值或NaN值。 缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...Pandas 可以遵循 R 的指导，为每个单独的数据类型指定位组合来表示缺失值，但这种方法结果相当笨拙。...填充空值 有时比起删除 NA 值，你宁愿用有效值替换它们。这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。
、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...# 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值，collect()函数将数据返回到...() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill({'LastName'...']) 12、 生成新列 # 数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions
标签：离群数据 填充 不论是机器学习模型，KPI或者报告，缺失值和它们的替代值都会导致你的分析结果出现巨大错误。通常分析人员只用一种方式处理缺失值。...但事实并非如此，下面我们会介绍三种类型的缺失值以及其对应的解决方法。 空值（null）的类型 随机遗失（MAR）：在变量中空值的出现并非随机，而是取决于记录中已知或者是未知的特征。...这是因为空值与其实际值无关。这取决于你的数据集是否能被测试。为了找出替代值，你应该比较其他变量的分布，以获取具有缺失值和非缺失值的记录。...非随机缺失（MNAR）：空值的出现取决于它的实际值。这个无法被测试，除非你知道实际值，这又是矛盾的。 比如：只有得低分的个体的IQ变量值缺失。...用常数填充：（仅用于非随机缺失（MNAR））正如我们之前看到的，非随机缺失（MNAR）情况下的缺失值实际上包含很多有关实际值的信息。所以，用常数值来填充空值是可行的（不同于其他类型数值）。
---- 用平均值/中位数估算缺失值： 数据集中具有连续数值的列可以替换为列中剩余值的平均值、中值或众数。与以前的方法相比，这种方法可以防止数据丢失。...替换上述两个近似值（平均值、中值）是一种处理缺失值的统计方法。 ? 在上例中，缺失值用平均值代替，同样，也可以用中值代替。...例如，对于具有纵向行为的数据变量，使用最后一个有效观察值来填充缺失的值可能是有意义的。这就是所谓的末次观测值结转法（LOCF）方法。...这里'Age'列包含缺少的值，因此为了预测空值，数据的拆分将是， y_train: 数据[“Age”]中具有非空值的行 y_test: 数据[“Age”]中的行具有空值 X_train: 数据集[“Age...”]特征除外，具有非空值 X_test: 数据集[“Age”]特征除外，具有空值 from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas
将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。而从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。...缺失处理 方式1：删除 直接去除含有缺失值的记录，这种处理方式是简单粗暴的，适用于数据量较大（记录较多）且缺失比较较小的情形，去掉后对总体影响不大。...比如，‘age’ 年龄缺失，每个人均有年龄，缺失应该为随机的缺失，‘loanNum’贷款笔数，缺失可能代表无贷款，是有实在意义的缺失。全局常量填充：可以用0，均值、中位数、众数等填充。...df['a'] = df['a'].interpolate() # 拆分空数据和非空数据 df_notnull = df[df.is_fill==0] # 非空数据 df_null = df[df.is_fill...= 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
在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值 创建数据 为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解...或者使用data.info()来检查所有数据 ? 可以看到一共有7行，但是有两列的非空值都不到7行 缺失值处理 一种常见的办法是用单词或符号填充缺少的值。例如，将丢失的数据替换为'*'。...比如可以将score列的缺失值填充为该列的均值 ? 当然也可以使用插值函数来填写数字的缺失值。比如取数据框中缺失值上下的数字平均值。 ?...真实数据实战 上面我们用自己创建的数据进行示例，那么在这一节我们看在真实的数据分析案例数据来进行缺失值处理。...可以看到其他列的数据都很完美，只有notes列仅有5424行非空，意味着我们的数据集中超过120,000行在此列中具有空值。我们先考虑删除缺失值。 ?
将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。而从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。...删除记录 优点： 最简单粗暴； 缺点： 牺牲了大量的数据，通过减少历史数据换取完整的信息，这样可能丢失了很多隐藏的重要信息； 当缺失数据比例较大时，特别是缺失数据非随机分布时，直接删除可能会导致数据发生偏离...，比如原本的正态分布变为非正太； 这种方法在样本数据量十分大且缺失值不多的情况下非常有效，但如果样本量本身不大且缺失也不少，那么不建议使用。...下图左为填补前的特征分布，图右为填补后的分布，明显发生了畸变。因此，如果缺失值是随机性的，那么用平均值比较适合保证无偏，否则会改变原分布。 ?...该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计，但缺点在于难以定义相似标准，主观因素较多。
、空布尔值、空字符，这个功能目前处于实验阶段。...五、缺失值填充 一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。...10 Name: D, dtype: object 方法很简单，但使用时需要注意一些参数。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。
但填补的数据过多，反而只会带来误差。...= data_train.dropna(thresh=t,axis=1)#保留至少有 t 个非空的列 data_train_shanchu 2.2 填充固定值 将缺失值都填充为给定常数 data.fillna...data = data.interpolate()#上下两个数据的均值进 填充前面值或者后面值，填充缺失值的上一个数据或者下一个数据，缺点与插值法相同，缺点是如果前面没有值和后面没有值，都将会导致缺失值依然存在...（图片以前值为例） data.fillna(method='pad', inplace=True) # 填充前一条数据的值，但是前一条也不一定有值 data.fillna(method='bfill',...inplace=True) # 填充后一条数据的值，但是后一条也不一定有值 三、基于机器学习的缺失值填充 采用的机器学习算法对于缺失值进行填充，从精度上是优于统计方法的填充，但是相对的需要付出的算力和时间是远远大于统计方法的
本次来介绍关于缺失值数据处理的几个常用方法。 一、缺失值类型 在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。...、空布尔值、空字符，这个功能目前处于实验阶段。...10 Name: D, dtype: object 方法很简单，但使用时需要注意一些参数。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。
空值处理 当我们完成了数据的过滤和清洗还没有结束，我们还需要对空值进行处理。因为实际的数据往往不是完美的，可能会存在一些特征没有收集到数据的情况。...空值一般是不能直接进入模型的，所以需要我们对空值进行处理。...由于列数很多，我们手动列举显然是不现实的。所以我们用循环实现，*操作符的意思就是将循环展开。count('*')等价于SQL语句当中的count(1)，也就是计算总条数的意思。...缺失值填充是一种非常常见的数据处理方式，填充的方式有好几种。比如可以填充均值，也可以填充中位数或者是众数，还可以另外训练一个模型来根据其他特征来预测。...总结 在实际的工作或者是kaggle比赛当中，涉及的数据处理和分析的流程远比文章当中介绍到的复杂。但去重、过滤、填充是数据处理当中最基础也是最重要的部分。
在我们判断某个自定义的缺失值是否存在于数据中时，用列表的方式传入就可以了。...如果一行(或列)数据中少于thresh个非空值(non-NA values)，则删除。也就是说，一行(或列)数据中至少要有thresh个非空值，否则删除。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...limit: 表示填充执行的次数。如果是按行填充，则填充一行表示执行一次，按列同理。 在缺失值填充时，填充值是自定义的，对于数值型数据，最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。...pad(axis=0, inplace=False, limit=None): 用缺失值的前一个值填充。 ffill(): 同pad()。 bfill(): 用缺失值的后一个值填充。
dropna()和fillna()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列1.1.2.2 fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值 1.2 重复值的处理1.2.1...数据清洗 1.1 空值和缺失值的处理 空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。 ...一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示 1.1.1 使用isnull()和notnull()函数 可以判断数据集中是否存在空值和缺失值 1.1.1.1 isnull()语法格式： pandas...，不同处在于，前者发现数据中有空值或缺失值时返回False，后者返回的是True. 1.1.2 使用 dropna()和fillna()方法 对缺失值进行删除和填充。 ...fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值 value：用于填充的数值， method：表示填充方式，默认值为None，‘ffill’前填充，‘bfill’后填充 limit：可以连续填充的最大数量
优点： 简单易行，在对象有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与初始数据集的数据量相比非常小的情况下非常有效； 不足： 当缺失数据所占比例较大，特别当遗漏数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离...2）数据填充 用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。通常基于统计学原理，根据初始数据集中其余对象取值的分布情况来对一个缺失值进行填充。 数据填充的方法有多种，此处先不展开，下面章节将会详细介绍。...常用填充统计量： 平均值： 对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补缺失值。 中位数： 对于数据存在倾斜分布的情况，采用中位数填补缺失值。 众数： 离散特征可使用众数进行填充缺失值。...4）重新取数 如果某些指标非常重要又缺失率高，那就需要和取数人员或业务人员了解，是否有其他渠道可以取到相关数据。 0x06 非需求数据清洗 简单来说就是把不要的字段删了。...看起来简单，但实际操作中容易有以下问题： 把看上去不需要但实际上对业务很重要的字段删了； 某个字段觉得有用，但又没想好怎么用，不知道是否该删； 一时看走眼，删错字段了。
SQL，数据分析岗的必备技能，你可以不懂Python，R，不懂可视化，不懂机器学习。但SQL，你必须懂。要不然领导让你跑个数据来汇......，哦不，你不懂SQL都无法入职数据分析岗，更别说领导了。...我自身也刚入数据岗不久，本文也是为自己巩固一下SQL。 数据是网上找到的销售数据，命名为sale，长这样： 01....缺失值处理 需求：用0填充缺失值或则删除有地区名称缺失值的行。...--用0填充： update sale set city = 0 where city = NULL --删除有缺失值的行： delete from sale where city = NULL; 05...某手游公司的SQL笔试题（原题） （1）建立表Student的语句写下来，表Student是由学号Sno,姓名Sname,性别Ssex,年龄Sage,所在系Sdept五个属性组成，其中学号属性不能为空
好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式 数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串（’’）或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值； NaN简介 Pandas..., 默认是判断缺失值的时候会考虑所有列, 传入了subset只会考虑subset中传入的列 how any 只要有缺失就删除 all 只有整行/整列数据所有的都是缺失值才会删除 inplace 是否在原始数据中删除缺失值...填充缺失值 titanic_train['Age'].isnull().sum() # 177 titanic_train['Age'].fillna(0).isnull().sum() # 用0来填充...时序数据的缺失值填充 city_day.fillna(method='bfill')['Xylene'][50:64] # bfill表示使用后一个非空值进行填充 # 使用前一个非空值填充：df.fillna...(method='ffill') apply自定义函数 Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数 apply
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