数据中缺失值的处理

最新推荐文章于 2024-01-29 15:49:58 发布
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分类专栏： dataAnalysis 文章标签： python preworking
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删除记录

数据插补

插补方法：

  1. 常用的插补方法：均值/中位数/众数插补、使用固定值、最近临插补、回归方法、插值法
  2. 拉格朗日插值法：
    • 对于平面上已知的n个点（无两点在一条直线上）可以找到一个n-1次多项式，使次多项式曲线过这n个点。
    • 将缺失的函数值对应的点x带入插值多项式得到缺失值的近似值。
    • 缺点：拉格朗日插值公式结构紧凑，在理论分析中很方便，但是当插值节点增减时，插值多项式就会随之变化，这在实际计算中很不方便，为了克服这一缺点，提出了牛顿插值法。

不处理

拉格朗日插值法的数据，以及python实现为：点击打开链接


数据探索之缺失值处理及代码实现
songying2012的专栏
03-31 3690
在数据挖掘中，前期数据预处理，会涉及到很多缺失值的处理问题。 现以python代码实现为例，看如何具体处理的。所需python包from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd 寻找缺失值 def FindFeactureNAorValue(data, feacture_cols, axis=0, value = 'NA', prob
Python中数据清洗中的缺失值处理
最新发布
shejizuopin的博客
05-10 998
缺失值检测三板斧：统计函数+可视化工具+模式分析填充方法选择矩阵：数据类型×缺失比例×业务需求高级插补技术：KNN/多重插补/模型预测的适用场景质量保障体系：从处理到验证的完整闭环建立配置化清洗流程（如YAML定义处理规则）开发自动化测试用例（覆盖缺失值场景）记录清洗日志（包含处理方法和参数）通过系统性应用这些技术，可显著提升数据质量，为后续的建模工作奠定坚实基础。
缺失值的处理方法
m0_49549614的博客
07-07 5244
缺失值处理介绍一、造成数据缺失的原因二、数据缺失机制三、空值语义四、空值处理的重要性和复杂性五、空值处理方法的分析比较5.1 删除元组5.2 数据补齐5.2.1 人工填写（filling manually）5.2.2 特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）5.2.3 平均值填充（Mean/Mode Completer）5.2.4 热卡填充（Hot deck imputation，或就近补齐）5.2.5 K最近邻法（K-means
数据缺失值的4种处理方法
xuezhangmen的博客
10-31 2240
缺失值的插补是在数据挖掘过程中为了不放弃大量的信息，而采用的人为干涉缺失值的情况，无论是那种处理方法都会影响变量间的相互关系，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的数据的信息系统，对以后的分析存在潜在的影响，所以对缺失值的处理一定要慎重。在数据挖掘中，面对的通常是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值，这种删除是对信息的极大浪费，所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；
基础学习：高斯混合模型GMM
Barbara‘s Blog
10-25 2417
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model） 首先看一个图直观理解： 包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成 基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型　组成 １.混合模型（MIxture　Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布组成的混合分布。混合模型不要求观测数据提供关于子分布的信息，来计算观测数据在总体分布中的概率。 ２.
EM算法详细推导及讲解
weixin_42826258的博客
11-30 1053
极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据，又知道身高的概率模型是高斯分布，那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数，均值和方差。这个方法基本上所有概率课本上都会讲，我这就不多说了，不清楚的请百度。 　　然而现在我面临的是这种情况，我手上的数据是四川人和东北人的身高合集，然而对于其中具体的每一个数据，并没有标定出它来自“东北人”还是“四川人”，我想如果把这个数据集的概率密度画出来，大约是这个样子： 　　其实这个双峰的概率密度函数是有模型的，称作高斯混合模
全面指南：数据集缺失值处理策略与代码实现
11-04
在数据分析与机器学习项目中，...缺失值处理是数据预处理中不可缺少的环节。这一过程并非固定不变，需要根据模型性能和业务目标进行调整和优化。通过对缺失值进行适当的处理，可以构建更加准确和鲁棒的机器学习模型。
数据预处理：缺失值处理
Java/Python大数据随笔
01-29 1611
由于各种原因，现实世界的许多数据集包含缺失值，通常将其编码为空白，NaN或其他占位符。但是，此类数据集与Scikit-Learn估计器不兼容，后者假定数组中的所有值都是具有含义的数字使用不完整数据集的基本策略是舍弃包含缺失值的整行或整列。但是，这是以丢失可能有价值的数据为代价的（即使数据不完整）。更好的策略是估算缺失值，即从数据的已知部分推断出缺失值缺失值的处理是数据预处理中非常重要的一步，因为很多机器学习算法都假设数据是完整的，算法的执行过程中没有考虑缺失值的影响。
python 检查数据中是否有缺失值,删除缺失值的方式
09-18
在数据分析过程中，处理缺失值是至关重要的步骤，因为它们可能会影响模型的性能和结果的准确性。Python 提供了多种库，如 NumPy 和 Pandas，用于检查和处理数据集中的缺失值。本篇文章将深入探讨如何在 Python 中...
基于朴素贝叶斯的EM缺失数据填充算法
10-20
实际应用中大量的不完整的数据集，造成了数据中信息的丢失和分析的不方便，所以对缺失数据的处理已经成为目前分类领域研究的热点。由于EM方法随机选取初始代表簇中心会导致聚类不稳定，本文使用朴素贝叶斯算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围，然后按E步M步反复求精，利用得到的最大化值填充缺失数据。实验结果表明，本文的算法加强了聚类的稳定性，具有更好的数据填充效果。
缺失数据多重插补处理方法的算法实现.pdf
12-27
文章在简要介绍EM算法的基础上，对MCMC算法，特别是DA算法实现缺失数据补全做了深入探讨，介绍了DA算法迭代模拟过程，并对DA算法与EM算法进行了比较。
EM算法课件
03-13
东南大学模式识别课件中的EM算法课件，parzen窗。
EM算法学习(番外篇):HMM的参数估计
weixin_33725515的博客
01-15 796
在上一篇文章中留下了个尾巴是关于EM算法在HMM隐马尔可夫模型的参数估计拓展上的应用.在学习EM算法以后,我们再去学习HMM的Baum-Weich算法就会相对的非常容易,Baum-Weich不过是EM算法的一种特例而已,这个算法是1972年提出的,Baum-Weich的出现甚至是早于EM算法的,这两者的关系有兴趣的同学.可以看看Satistical Methodsfor Speech Recogn...
3000字详解四种常用的缺失值处理方法
一行玩python
09-10 8059
不论是自己爬虫获取的还是从公开数据源上获取的数据集，都不能保证数据集是完全准确的，难免会有一些缺失值。而以这样数据集为基础进行建模或者数据分析时，缺失值会对结果产生一定的影响，所以提前处...
em模型补缺失值_缺失值填补方法
weixin_39631953的博客
12-21 3971
得到一份数据文件时，常常会发现文件中存在一些缺失的数据，而缺失数据会对分析任务产生阻碍，造成结果的偏移和统计工作的低效率。处理缺失数据的流程大致是：确认数据缺失机制——选择缺失数据的处理方法。1.确认数据缺失机制处理缺失数据前，首先应该了解数据缺失的机制。缺失值的机制并非造成缺失值的原因，而是描述缺失值与观测变量间可能的关系。确定数据缺失机制有利于选择合适的处理方法对数据进行处理。一般情况下，缺失...
Objective c  KVO／KVC做了简单的介绍_技术成长笔记_新浪博客
u010783713的专栏
08-01 203
Kvo是Cocoa的一个重要机制，他提供了观察某一属性变化的方法，极大的简化了代码。这种观察－被观察模型适用于这样的情况，比方说根据A（数 据类）的某个属性值变化，B（view类）中的某个属性做出相应变化。对于推崇MVC的cocoa而言，kvo应用的地方非常广泛。（这样的机制听起来类 似Notification，但是notification是需要一个发送notification的对象，一...
em算法详细例子及推导_EM算法详解
weixin_39727934的博客
11-27 844
目录一、EM算法概述二、EM算法的原理三、EM算法的推导与求解一、EM算法概述EM算法即最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），是一类通过迭代进行极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优化算法，通常作为牛顿迭代法（Newton-Raphson method）的替代用于对包含隐变量（latent v...
jupyter中数据处理缺失值
04-03
<think>好的，我现在要在Jupyter中使用pandas和numpy处理数据中的缺失值。首先，我需要回忆一下pandas中处理缺失值的常用方法。记得pandas有dropna()和fillna()这些函数，可能还有isnull()来检测缺失值。 用户提到参考引用中的例子是在Series上使用dropna()，但DataFrame可能需要设置参数。比如，在DataFrame中，可能需要指定axis是删除行还是列，还有how参数，比如'any'或'all'。此外，还有fillna()填充缺失值的方法，比如用平均值、中位数或者固定值填充。 首先，可能需要导入pandas和numpy，然后创建一个包含缺失值的DataFrame作为示例数据。例如，用np.nan和None来表示缺失值。然后展示如何检测缺失值，使用isnull()生成布尔掩码，或者用sum()统计每列的缺失数量。 接下来，处理缺失值有两种主要方式：删除和填充。对于删除，可以使用dropna()，可能需要设置thresh参数来指定保留至少有多少非缺失值的行或列。例如，df.dropna(axis=0, how='any')会删除任何包含缺失值的行。 对于填充，fillna()可以用不同的策略，比如前向填充（method='ffill'）、后向填充，或者用均值填充。例如，df.fillna(df.mean())会填充数值列的平均值。需要注意的是，如果数据中有非数值列，可能需要先处理或者排除这些列，否则用均值填充会出错。 此外，可能需要处理时间序列数据中的缺失值，这时候插值方法如interpolate()可能更合适，比如线性插值或者其他方法。 在Jupyter中，用户可能需要一步步操作，所以需要展示代码示例，并解释每个步骤的作用。同时，要注意不同情况下的处理方式，比如当大部分数据是缺失时，删除可能更合适，而当缺失值较少时，填充可能更好。 还要提醒用户注意数据类型，比如字符串列中的缺失值可能用None表示，而数值列用np.nan。处理时要确保正确识别这些缺失值。例如，pandas中通常将None和np.nan视为缺失值，但有时可能需要转换数据类型。 最后，可能需要生成相关问题，比如如何处理不同数据类型的缺失值，或者如何选择填充策略，或者如何评估处理缺失值后的数据影响。这些都需要根据用户的需求来设计问题。</think>在Jupyter中使用pandas和numpy处理缺失值，可按以下步骤操作： --- ### 一、基础环境配置 ```python import pandas as pd import numpy as np ``` --- ### 二、创建含缺失值的数据 ```python # 创建DataFrame示例 df = pd.DataFrame({ 'A': [1, np.nan, 3, None], 'B': ['x', None, 'z', np.nan], 'C': [0.5, 0.2, np.nan, 0.8] }) ``` 输出结果： ``` A B C 0 1.0 x 0.5 1 NaN None 0.2 2 3.0 z NaN 3 NaN NaN 0.8 ``` --- ### 三、检测缺失值 1. **查看缺失值分布** ```python df.isnull().sum() ``` 输出结果： ``` A 2 B 3 C 1 dtype: int64 ``` 2. **布尔掩码定位缺失值** ```python df[df['A'].isnull()] # 定位A列的缺失行 ``` --- ### 四、删除缺失值 1. **删除含缺失值的行** ```python df.dropna(axis=0, how='any') # 默认参数，删除任何含NaN的行 ``` 输出结果保留第0行（唯一无缺失的行）。 2. **删除全为缺失值的列** ```python df.dropna(axis=1, how='all') # 仅当整列为NaN时才删除 ``` --- ### 五、填充缺失值 1. **固定值填充** ```python df.fillna({'A': 0, 'B': 'unknown', 'C': df['C'].mean()}) ``` 2. **前向填充（适合时间序列）** ```python df.fillna(method='ffill') # 用前一个有效值填充 ``` 3. **插值法填充数值列** ```python df['C'].interpolate(method='linear') # 线性插值 ``` --- ### 六、复杂场景处理 **保留至少2个非缺失值的行** ```python df.dropna(thresh=2) # 保留至少有2个非NaN值的行 ``` 输出结果保留第0、1、3行（第2行C列为NaN，只有A和B有值）。 --- ### 七、注意事项 - 字符串列需单独处理，如用`fillna('unknown')` - 分类数据可用众数填充：`df['B'].fillna(df['B'].mode()[0])` - 避免在填充后引入偏差，需评估填充合理性[^1] ---
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