Python填充缺失数据

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python、pandas、dataframe

所以我有一个表，它是这样的数据0 1 2 3theta值从0到90，每个thetaφ从0到360，但是表中缺少一些φ，我必须填充这些值。cols=['theta','phi','x','y'] data = pd.read_csv('data.dat', sep=

浏览 8提问于2018-07-22得票数 2

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我是python的新手，也是这个网站的新手。我和我的同事正在处理一个时间序列数据集。我们希望向数据集引入一些缺失值，然后使用一些技术来填充缺失值，以查看这些技术在数据填充任务中的执行情况。我们目前面临的挑战是如何以连续的方式向数据集引入缺失值，而不仅仅是随机的。例如，我们希望将一段时间内的数据替换为NaNs，例如，连续3天。如果有人能为我们指出如何完成这件事的正确方向，我将非常感激。我们正在使用<e

浏览 2提问于2020-11-17得票数 0

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数据中缺失的值

data-mining、dataset、data-cleaning、data、missing-data

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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如何使用左列的数据作为引用来填充do？

pandas、join、merge、lookup

我想要在修复熊猫数据中丢失的值方面寻求帮助(python)在这个数据集中，我在'Item_Weight‘列中找到了一个缺失的值。以下是已排序的数据集现在，我创建了一个查找数据集，以便将它们合并以填充缺失的值。如何将它们合并或加入它们，以使用我创建的查找表来填充缺失的值(Nan)？

浏览 7提问于2022-07-06得票数 0

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Scikit学习丢失的数据-分类值

predictive-modeling、scikit-learn、categorical-data、multiclass-classification、missing-data

我有一个包含分类特征的数据集，它有4个标签和4个特征。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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Vlookup/在Python中将值从一个数据帧映射到另一个数据帧

python、pandas

我想在python中做一些类似于vlookup的事情。下面是我要查找值'Flow_Rate_Lupa‘的数据帧 ? 这是我想要填充数据的数据帧，通过查看相同的month+day来填充缺失的值。

浏览 17提问于2021-01-12得票数 0

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在python中处理数据集中的缺失值

python、pandas、data-cleaning

如何选择是丢弃NaN值，还是用数据集中的平均值(或中位数)填充它？还有什么其他技术可以清除数据集中的缺失值？让数据为数字。(在python中)

浏览 0提问于2018-05-29得票数 2

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填充缺失的值并进行规范化

keras、pandas、normalization、missing-data、numpy

我有两列神经网络的训练数据，它们都是缺失的值。(还有许多其他列不缺少值。)例如180 | 70N/A | N/A通常，对于神经网络，输入缺失值为0是安全的，条件是0不是有意义的值。填充<em

浏览 0提问于2018-07-26得票数 8

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如何用多个时点填充数据集中缺少的值，但我只想为每个参与者传递最后的观察结果？

python、dataframe、missing-data

我有一个python数据框架，其中包含健康数据，参与者在时间点1、2和3出现。我有一个名为“BPMEDS”的列，其中有缺失的数据，其中很多是缺失的最后一个时间点(无论是1、2还是3)。BP药品的最后一个填充行位于每个空行的上方。因此，“randid”16799在第3期没有“bpmeds”，而在第2期有“bpmeds”，我只想复制上一个可用期间的值。每个参与者都有一个ID，因此该ID最多可以在数据集中显示3次。我想用每个参与者可用的最后一个观察来填写<e

浏览 6提问于2022-09-01得票数 0

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在Python语言中使用MICE算法时的TypeError

python、imputation、fancyimpute

我正在尝试在我的数据集中填充缺失的数据，我的导师建议我使用Python中的Fancy Impute包，特别是MICE算法。首先，当我读到关于MICE的文章时，很明显，如果我的缺失数据不是随机的(我对此表示怀疑，因为缺失数据更有可能出现在特定的国家/年份)，这显然是一个糟糕的选择。那么有没有人推荐一个不同的算法呢？(我的项目基于世界银行性别统计数据)。技术问题:我在我的数据框上运行了以下代码

浏览 5提问于2017-09-14得票数 0

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在python中将缺失数据处理为时间序列中最近5个观测值的移动平均值

python、missing-data、moving-average

我有一个时间序列数据，日期差距高达4个月。填充这些丢失的数据值的最佳方法是什么？数据看起来像这样： Qty2016-04-01 0.1252016-06-01 4.825 2016-07-01 5.625场景是:有缺失值的地方，当天没有购买数量。我需要填充那些缺失的日期，以便稍后进行预测。我想尝试用python中最近5个观测值到相应的缺失值位置的移动平均

浏览 21提问于2020-08-04得票数 0

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如何处理熊猫DataFrame中的缺失值？

python、python-3.x、pandas、dataframe、missing-data

我有一个Pandas Dataframe，它有一些缺失值。我想用一些不会影响统计数据的东西来填充缺失的值，这是我将对数据执行的操作。我希望在Python中也是如此。我尝试用NaN填充，但是如果我对某一列求和，例如，结果是NaN。我也尝试用None填充，但得到了一个错误，因为我对不同的数据类型求和。有人能帮忙吗？提前谢谢你。

浏览 25提问于2019-02-11得票数 0

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如何处理谱图图中缺少的输入？

python、exception、scipy、signals、spectrogram

我试图用python包：scipy.signal.spectrogram.绘制一个信号的谱图。如果我的输入信号在某个时间段(t1 - t2)丢失了数据(如所附图像所示)，那么我的查询是什么？

浏览 1提问于2021-01-08得票数 0

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计算相同长度的两个数据帧的均方根误差

python、pandas、dataframe、nan

我有一个包含一些缺失值(20%)的dataframe (X)，我决定使用MICE填充技术来填充缺失值，并将完整的数据集(Y)作为新的dataframe。现在我想使用RMSE来检查准确性，有没有一种方法可以计算整个数据帧的RMSE，而不是逐列计算RMSE。我尝试了以下方法 ((X-Y)**2).mean(0)**0.5 尽管它能够处理X数据帧上的NaN值，但是它为数据帧的每一列提供了RMSE。我不需要每一列的RMSE，而是整个数据帧的R

浏览 23提问于2020-11-11得票数 0

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ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype太大的值(‘float64’)

python、python-2.7、pandas、scikit-learn

我正在练习一个贷款预测实践问题，并试图在我的数据中填充缺失的值。我从获得了数据。为了完成这个问题，我遵循这个。执行最后一行后(对应于model.py文件中的第122行)/

浏览 4提问于2017-06-21得票数 1

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Python基于现有级别填充缺失数据

python、pandas、missing-data、levels

我使用熊猫并从SQL数据库中获取数据。 import pandas as pdticker_date = [('US',datetime.date.today()example = pd.DataFrame([12.2,12.5,12.6,15.1,15],index_df,[&

浏览 1提问于2017-12-13得票数 2

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如何使用scikit learn中缺失的XGBRegressor参数

python、scikit-learn、xgboost

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。

浏览 23提问于2017-02-09得票数 0

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解释前向填充和后向填充(数据填充)

dataset

数据填充的原因:假设我有一个连续的数据(例如，每天的日志数据)，并且丢失了部分数据。为了进行一些计算(例如，平均值)，我们首先需要给缺失的部分赋值(例如，等于现有的数据)。前向填充和后向填充是两种数据填充方法。不同的是填充方向？例如，星期二的数据(缺失)等于周一的数据(现有的)正向填充。相反的是向后填充

浏览 0提问于2019-08-19得票数 1

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对数据进行编码以进行补偿，然后进行解码

python、pandas、python-2.7、numpy、scikit-learn

我用的是python，我有如下结构的数据，其中混合了类别和数字 subject_id hour_measure urinecolor blood pressurehandle_unknown='ignore') enc.fit(df) enc.transform(df) 当我尝试进行编码时，它会要求我先填充缺失值，那么在编码时如何处理缺失值呢？当我对分类数据进

浏览 16提问于2019-12-17得票数 1

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在Pandas中将分类要素转换为数值要素时出错

python、pandas、scikit-learn

我的数据帧包含一个分类特征'Street‘，它可以接受两个可能的值'Grvl’或'Pave‘中的一个。我正在尝试在拟合ML算法之前将这个分类特征转换为数值。我的代码如下所示我已经用数据帧中出现次数最多的值填充了缺少的值

浏览 6提问于2017-07-25得票数 1

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