若直接使用有缺失值的数据进行分析，会降低分析结果的准确性，为此需通过合适的方式予以处理。缺失值主要有三种处理方式：删除、填充和插补。...常见的插补算法有线性插值和最邻近插值：线性插值是根据两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的方法，简单地说就是根据两点间距离以等距离方式确定要插补的值；最邻近插值是用与缺失值相邻的值作为插补的值...1.3 什么是重复值 重复值是指样本数据中某个或某些数据记录完全相同，主要是由于人工录入、机械故障导致部分数据重复录入。...缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...time’代表根据时间长短进行填充；‘index’、'values’代表采用索引的实际数值进行填充；'nearest’代表采用最临近插值法进行填充；'barycentric’代表采用重心坐标插值法进行填充
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...这是MultiIndexes支持的唯一方法。 time：处理每日和更高分辨率的数据，以内插给定的时间间隔长度。 index，values：索引，值，使用索引的实际数值 pad：使用现有值填写NaN。...立方插值（method=’pchip’ or ‘cubic’）：通过分段立方Hermite插值方法计算插值结果。 选择一种插值方法时，考虑的因素包括运算时间、占用计算机内存和插值的光滑程度。...一般来说： 邻近点插值方法的速度最快，但平滑性最差； 线性插值方法占用的内存较邻近点插值方法多，运算时间也稍长，与邻近点插值不同，其结果是连续的，但顶点处的斜率会改变； 三次样条插值方法的运算时间最长，
2.3缺失值替换/填充 对于数据中缺失值的处理,除了进行删除操作外,还可以进行替换和填充操作,如均值填补法，近邻填补法，插值填补法，等等。本小节介绍填充缺失值的fillna()方法。...代码及运行结果如下: 这里的前后指的是上下 【例】请利用二次多项式插值法对df数据中item2列的缺失值进行填充。 关键技术: interpolate方法及其order参数。...在该案例中,将interpolate方法中的参数order设置为2即可满足要求。具体代码及运行结果如下： 【例】请使用Python完成对df数据中item2列的三次样条插值填充。...利用duplicated()方法检测冗余的行或列,默认是判断全部列中的值是否全部重复,并返回布尔类型的结果。对于完全没有重复的行,返回值为False。...若要对这些缺失值进行填补,可以设置reindex()方法中的method参数, method参数表示重新设置索引时,选择对缺失数据插值的方法。
患者根据每天的医嘱单上的内容按时按量服用药物，直至医生停止患者用药。 由于是重复内容，系统为节约存储空间，并未记录每天自动创建的重复医嘱单。但在做数据分析时，需要进行临床场景重现。...---- 方法二，时间戳重采样 既然方法一已经提到用时间序列内pd.date_range() 方法，何不直接用升采用及插值的方法完成。...，resampling的填充和插值方式跟fillna和reindex的一样 date_range_df = frame.resample('D').bfill().reset_index().rename...升采样及插值 时间戳重采样，resampling的填充和插值方式跟fillna和reindex的一样 >>> date_range_df = frame.resample('D').bfill() >>...要点总结 构建自增时间序列 时间序列内容，即需要重复的医嘱单准备 医嘱开始时间准备，第一天与其后几天的时间不同 插值，根据实际情况使用前插值（.ffill()）或后插值（.bfill()） ---- 当然
例子： 日期格式不一致： ’2019-07-20’、’20190720’、’2019/07/20’、’20/07/2019’； 时间戳单位不一致，有的用秒表示，有的用毫秒表示； 使用无效时间表示，时间戳使用...1.数据重复清洗 1）存在各个特征值完全相同的两条/多条数据 此时直接删除并只保留其中一条数据。...几种分箱光滑技术： 用箱均值光滑： 箱中每一个值被箱中的平均值替换； 用箱中位数平滑： 箱中的每一个值被箱中的中位数替换； 用箱边界平滑： 箱中的最大和最小值同样被视为边界。...箱中的每一个值被最近的边界值替换。 2）回归 可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找出拟合两个属性（或变量）的“最佳”线，是的一个属性可以用来预测另一个。...5）插值法填充 包括随机插值，多重插补法，热平台插补，拉格朗日插值，牛顿插值等。
填补 4 其他（删除包含缺失行/列，用前/后一行，前后均值替换等） 在进行缺失值填充之前，要先对缺失的变量进行业务上的了解，即变量的含义、获取方式、计算逻辑，以便知道该变量为什么会出现缺失值、缺失值代表什么含义...缺失值的处理 对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。 ...）输入“constant”表示请参考参数“fill_value”中的值（对数值型和字符型特征都可用）fill_value当参数strategy为“constant”的时候可用，可输入字符串或数字表示要填充的值...： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna...(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna
（*2）指定列顺序和索引列、删除、增加列 指定列的顺序可以在声明DataFrame时就指定，通过添加columns参数指定列顺序，通过添加index参数指定以哪个列作为索引；移除列可以用del frame...索引对象类似数组；也像一个固定大小的集合，但是集合不允许有重复元素，索引对象则可以。...如果某个索引值之前并不存在，则会引入缺失值；在这里注意与上一篇文章2.2的区别。 对于顺序数据，例如时间序列，重建索引时可能会需要进行插值或填值。...method方法可选参数允许我们使用ffill等方法在重建索引时插值，ffill方法会将值前项填充；bfill是后向填充。...另外一种重建索引的方式是使用loc方法，可以了解一下： reindex方法的参数表 常见参数 描述 index 新的索引序列(行上) method 插值方式，ffill前向填充，bfill后向填充
2、完全随机丢失（MCAR，Missing Completely at Random）：数据丢失的概率与其假设值以及其他变量值都完全无关。...，与LOCF方向相反——使用缺失值后面的观测值进行填补） 这是分析可能缺少后续观测值的纵向重复测量数据的常用方法。...纵向数据在不同时间点跟踪同一样本。当数据具有明显的趋势时，这两种方法都可能在分析中引入偏差，表现不佳。 线性插值。此方法适用于具有某些趋势但并非季节性数据的时间序列。 季节性调整+线性插值。...多重插补 1、插补：将不完整数据集缺失的观测行估算填充m次（图中m=3）。请注意，填充值是从某种分布中提取的。模拟随机抽取并不包含模型参数的不确定性。...我们可以用逻辑回归和ANOVA等方法来进行预测。 4、多重插补法。
2、可能值插补缺失值 【思想来源】：以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。 （1）均值插补 属于单值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。...用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。 假设为信息完全的变量，为存在缺失值的变量，那么首先对或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。...填充与剔除 fillna方法 1、值填充与前后向填充（分别与ffill方法和bfill方法等价） df['Physics'].fillna('missing').head() ?...2、与索引有关的插值 method中的index和time选项可以使插值线性地依赖索引，即插值为索引的线性函数 s.interpolate(method='index').plot() #可以看到与上面的区别...如果索引是时间，那么可以按照时间长短插值，对于时间序列将在第9章详细介绍 s_t = pd.Series([0,np.nan,10] ,index=[pd.Timestamp('2012
这些情况通常是发生在由不同的区域（时间序列）、组甚至子组组成的数据集上。不同区域情况的例子有月、季（通常是时间范围）或一段时间的大雨。性别也是数据中群体的一个例子，子组的例子有年龄和种族。...在这种情况下，你通常会用你猜测的最佳值（即，可用数据的平均值或中等值）替换丢失的值。 让我们快速回顾一下为什么应该小心使用此方法。假设你调查了 1000 个男孩和 1000 个女孩的体重。...，我们可以用整个样本的平均值填充缺失的值。...男孩和女孩权重的 KDE，我们用组平均值替换缺失值（下面附代码） # PLOT CODE: sns.set_style('white') fig, ax = plt.subplots(figsize=(...对一些国家来说，你缺失了最初几年、最后几年或者中间几年的数据。当然，你可以忽略它们。不过，为了可视化，你可能想要填充这些数据。 插值：看时间序列数据插值，你会发现排序变得非常相关。
2、完全随机丢失（MCAR，Missing Completely at Random） 数据的缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量，不影响样本的无偏性。...如进行多重插补、KNN算法填充、随机森林填补法，我们认为若干特征之间有相关性的，可以相互预测缺失值。 A....插值填充 # interpolate()插值法，缺失值前后数值的均值，但是若缺失值前后也存在缺失，则不进行计算插补。...>>> data['a'] = data['a'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失 >>> data.fillna(method...多重插补法 常见插值函数：牛顿插值法、分段插值法、样条插值法、Hermite插值法、埃尔米特插值法和拉格朗日插值法，以下详细介绍拉格朗日插值法的原理和使用。
插补缺失值 2.1.5 案例 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 2.3.2 重复值的处理 2.3.3 重复值处理案例 2.4 异常值处理 2.4.1 异常值的检测 1. 3σ原则 2.箱型图检测...缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...2.1.4 插补缺失值 pandas中提供了插补缺失值的方法interpolate()，interpolate() 会根据相应的插值方法求得的值进行填充。...time’代表根据时间长短进行填充；‘index’、'values’代表采用索引的实际数值进行填充；'nearest’代表采用最临近插值法进行填充；'barycentric’代表采用重心坐标插值法进行填充...df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况
2.00 1 -1.18 0.50 2.00 2 -1.26 -0.62 -1.28 3 -1.44 0.20 0.55 使用插值方法进行填充： print(df.fillna(...method 插值方法，如果没有其他参数，默认为'ffill' axis 需要填充的轴，默认axis=0 inplace 修改被调用的对象，而不是生成一个备份 limit 用于前向或后向填充时最大的填充范围...(df.drop_duplicates(['k1'])) #基于k1列删除重复值 -----结果----- k1 k2 0 one 1 1 two 1 duplicated和drop_duplicated..., 0)表示将-999和缺失值替换为0；data.replace([-999, np.nan], [0, 1])表示将-999替换成0，将缺失值替换为1；也可以传递字典，例如data.replace({...今天的内容就介绍到这里，比较重要的内容有补全缺失值和替代值，下一篇将简单介绍重命名轴索引和检测过滤异常值。
fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...interpolate() 利用插值函数interpolate()对列向的数据进行填值。实现插值填充数据，那么要求这列上必须得有一些数据才可以，至少2个,会对起点和终点间的NaN进行插值。...数据匹配替换 简单数据删除填充有时并不能满足需求，因此需要数据进行匹配替换满足更进一步的需求。...外连接，分左外连接，右外连接，全连接，左外连接是左表上的所有行匹配右表，正常能匹配上的取B表的值，不能的取空值，右外连接同理，全连接则是取左并上右表的的所有行，没能匹配上的用空值填充。...意思就是用datetime创建的时间作为index。.
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）。...线性插值法：（仅用于完全随机缺失（MCAR）下的时间序列）在具有趋势和几乎没有季节性问题的时间序列中，我们可以用缺失值前后的值进行线性插值来估算出缺失值。 ?...样条插值法：（仅用于完全随机缺失（MCAR）下的时间序列）这个方法和线性插值法相似，但是因为样条插值法使用高阶多项式特征从而得到了更平滑的插值。重申，这个方法不适用于季节性数据。...具有季节性调整的线性/样条插值法：（只适用于完全随机缺失（MCAR）情况下的时间序列）这个方法和线性、样条插值法原理一致，但是对于季节性进行了调整。...多重插补法：（仅适用于随机遗失（MAR）和完全随机遗失（MCAR））多重插补法是最好的处理缺失值的方法。这个方法用一个模型多次估算缺失值，因为模型允许同一个观测结果有不同的预测值。
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。...采用某种插入模式进行填充，比如取缺失值前后值的均值进行填充： # interpolate()插值法，缺失值前后数值的均值，但是若缺失值前后也存在缺失，则不进行计算插补。...df['c'] = df['c'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='pad') # 用后面的值替换...，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...，绿色为原始数据 上图为随机森林填充 下图为插值填充
数据填补 对缺失值的插补大体可分为两种：替换缺失值，拟合缺失值，虚拟变量。...替换缺失值 均值插补： 对于定类数据：使用 众数（mode）填补，比如一个学校的男生和女生的数量，男生500人，女生50人，那么对于其余的缺失值我们会用人数较多的男生来填补。...如果预测结果相当准确，则又说明这个变量完全没有必要进行预测，因为这必然是与特征变量间存在重复信息。一般情况下，会介于两者之间效果为最好，若强行填补缺失值之后引入了自相关，这会给后续分析造成障碍。...我们看到，以上提出的拟合和替换方法都是单一的插补方法，而多重插补弥补了单一插补的缺陷，它并没有试图去通过模拟值去估计每个缺失值，而是提出缺失数据值的一个随即样本（这些样本可以是不同的模型拟合结果的组合）...注：使用多重插补要求数据缺失值为随机性缺失，一般重复次数20-50次精准度很高，但是计算也很复杂，需要大量计算。
例如：缺失值、异常值以及重复值的检测和处理。 提高学生动手实践能力。案例中使用Pandas、Seaborn和Matplotlib等工具对数据进行清洗和可视化操作，提高学生对工具的使用熟练程度。...dataset_copy['mo_sin_old_il_acct'][210:225] 简单的删除、填充、替换缺失数据会导致整体数据方差的变化，从而导致数据信息量的变换。...该函数的主要参数是method，常见的插入方法包括：linear, time, index, values，spline等，参数不赋值时默认为线性插入法linear，即用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立插值直线...，然后使用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值。...False时代表去除所有重复的数据,inplace代表是否替换原DataFrame。
使分形更多样化的最直接方法是用一定范围的颜色替换其均匀颜色，而最简单的方法是将其基于每个绘制实例的层级。...（Gradient 属性，设置为白-红-黑） 要使用渐变，请使用相同的插值器值，用对渐变的Evaluate替换Update中对Color.Lerp的调用。 ?...我们得到的大部分是三步但有时两步递增的梯度的重复，但都有些不同。模式在21步后重复，但会偏移0.001。其他的值将产生不同的图案，并具有不同的渐变，可以更长，更短和相反。...最后，为了使数列在每个级别上具有任意性和不同性，我们将固定配置的序列号替换为随机值。...要配置第二个数列，我们要做的就是在OnEnable中用随机值填充数列号向量的其他两个分量。 ? 然后，我们将使用另两个已配置的A通道编号在GetFractalColor中分别插值RGB和A通道。
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