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分类器需要能够处理缺少的特性，我在scikit learn的页面上看到，决策树不支持缺失的值。
我正在寻找的是关于如何在使用scikit学习时处理丢失的分类值的建议。
浏览 0提问于2016-07-15得票数 4
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如果通过CSV提供数据(可以是字符串，也可以是数字)，那么标记值缺失的好策略是什么？一些非空的哨兵，但被引用如"NA"
空字符串，例如，在CSV中，值将为0字符长。
浏览 0提问于2020-06-06得票数 0
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我有一个带有变量的熊猫数据，当我打印它时，它显示为主要包含NaN。它是dtype对象。但是，当我运行isnull函数时，它在任何地方都返回"FALSE“。我想知道为什么没有将NaN值编码为缺失，以及是否有任何方法将它们转换为正确处理的缺失值。
谢谢。
浏览 3提问于2017-05-30得票数 2
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作为解决这个问题的第一步，我收集了属性类型和值作为单独的列，并将数据转换为字典形式，其中每个属性都有一个惟一的ID_Number和一系列键:值对。现在，我想将该字典解压到一个数据框中，其中列标题将表示所有可能的二级键(属性类型)，列值将是与属性键关联的“值”。<code>A0</code>
我该如何提取它呢？
浏览 9提问于2020-06-08得票数 1
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我现在正在处理巨型数据，使用的是熊猫。有趣的是，在处理缺失值时，drorpna()不起作用，而not ()却不起作用。
浏览 27提问于2021-02-01得票数 0
我知道熊猫/矮胖类和蟒蛇不同，但这是正确的行为还是我搞错了什么？
浏览 0提问于2018-11-24得票数 1
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我正在处理熊猫数据帧，我想将其转换为橙色数据表，以估算缺失值。shop 2.6683 3 NAN shop 3.122
其中排名是序数，重复值在我想把它转换成Orange数据表，并计算缺失的值。我也看过，但这些函数给了我一个错误，对我不起作用。
浏览 8提问于2017-06-19得票数 2
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我有一个名为df的熊猫数据栏，有500个栏和200万条记录。但是，如果90%或更多的栏在整个记录中缺失了值，我如何才能将整个记录降到熊猫中呢？
浏览 8提问于2022-04-05得票数 0
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我有一个熊猫数据框架，其中有几个缺失值。我注意到非缺失值彼此很接近。因此，我想通过随机选择非缺失值来估算缺失值。foo0 2 NaN2 NaN 2 4 NaN 5
例如，我想要foo['A'][2]=2和foo['A'][5]=3我的熊猫
浏览 0提问于2016-04-05得票数 11
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我正在尝试使用mean来填充我的pyspark 3.0.1数据帧中的缺失值。我正在寻找像fillna函数这样的熊猫。例如 df=df.fillna(df.mean()) 但到目前为止，我发现在pyspark中，正在使用单个列的均值来填充缺失值，而不是整个数据集。你能建议我如何在pyspark中实现像fillna这样的熊猫吗？
浏览 31提问于2021-03-08得票数 1
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实践数据故意有很多缺失值和错误，然而，熊猫无法识别“道布”列中的缺失值，通过打开CSV并看到“道布”列下的空单元格来验证是否存在缺失值。
浏览 85提问于2020-10-25得票数 2
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在熊猫里工作的时候.
我正在处理一个数据集，其中包含一些缺失的值，我想返回一个dataframe，它只包含那些有丢失数据的行。有什么好办法吗？(我目前这样做的方法效率很低，“找出没有缺少值的dataframe中没有什么索引，然后从这些索引中生成一个df”)。
浏览 0提问于2015-05-25得票数 67
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下面是我正在处理的数据集如您所见，在某些条件下，需要替换一些缺失的值(NaN)：如果Solar.R < 100，则臭氧的缺失值需要替换为值=21.181818如果Solar.R < 200，则需要用<em
浏览 6提问于2021-10-02得票数 1
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因此，某些行在某些列中具有NaN值。我应该通过删除或用平均值或中值替换这些块丢失的值来处理它们吗？我应该移除还是用它来替换？
浏览 0提问于2020-10-23得票数 -1
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在熊猫里，我创造了一个数据，就像： df['close'] = df['close203.132019-04-15 199.23现在，我想用最近邻的线性插值来填充缺失的timestamp和close值。尽管，
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
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我正在查看一些样本数据，如下所示：ID Name ParValue Coupon Maturity Issuer Moodys S&P_Fitch Grade Risk02079K107 Alphabet_Inc. 1055 99 2030 Alphabet_Inc. Aa AA Investment High_Quality
浏览 1提问于2019-05-30得票数 0
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