机器学习预处理：中位数填充缺失值的Python实现

最新推荐文章于 2024-07-15 22:45:13 发布

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文章标签： python 机器学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/130566094

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本文详细介绍了在机器学习预处理阶段，如何使用Python的scikit-learn库和NumPy对数据集中的缺失值进行中位数填充。通过示例展示了在鸢尾花数据集上进行操作的过程，强调了中位数填充的有效性和适用场景。

机器学习预处理：中位数填充缺失值的Python实现

在机器学习领域，数据预处理是非常重要的环节。而缺失值的处理则是其中必不可少的一部分。本文将介绍如何使用Python对缺失值进行中位数填充。

数据集

我们将使用scikit-learn库自带的著名鸢尾花数据集来展示中位数填充的方法。该数据集包含150个样本，分为三个品种：setosa、versicolor和virginica，每个品种各有50个样本。每个样本都有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# 导入数据集
iris = load_iris()

# 转换为DataFrame格式
df

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机器学习数据预处理之缺失值处理：中位数填充 Python

2301_79366177的博客

09-07

652

在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤，它对数据中的缺失值进行处理以确保模型的准确性和可靠性。一种常见的缺失值处理方法是使用中位数填充，它可以在一定程度上保持数据的分布特征。通过以上代码，我们演示了如何使用Python进行缺失值的中位数填充。这是一种常用的数据预处理技术，可以帮助我们处理缺失值，使其适用于机器学习模型的训练和预测过程。可以观察到，缺失值已经被中位数填充，每一列的中位数分别是：A列为2.5，B列为8.0，C列为12.5。运行以上代码，我们可以得到与之前相同的中位数填充后的数据集。

机器学习数据预处理之缺失值：中位数填充

data+scenario+science+insight

08-21

3858

机器学习数据预处理之缺失值：中位数填充 garbage in, garbage out. 没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效，如果舍弃缺失记录，则会丢失大量信息，使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异，对这样的数据进行分析，你很可能会得出错误的结论。 中位数（Median）又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序

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数据预处理：使用中位数填充缺失值

最新发布

2301_77444219的博客

07-15

1446

数据预处理在机器学习中起着至关重要的作用，它涉及到清洗数据、处理缺失值、特征选择等步骤，以确保数据适合模型训练和分析。本文将重点介绍如何使用中位数填充缺失值，并通过Python代码演示实现过程。

Python中的上取整和四舍五入

liujingwei8610的专栏

04-24

372

【小白从小学Python、C、Java】【Python-计算机等级考试二级】【Python-数据分析】 Python中的上取整和四舍五入 ceil()和round()函数 [太阳]选择题 import math print("math.ceil(4.675)=",math.ceil(4.675)) print("round(4.675,1)=",round(4.675,1)) print("round(4.675,2)=",round(4.675,2)) A选项：math.ceil(4.675)=5,

python 中位数填充_如何用相似的行中位数填充缺失值

weixin_29502579的博客

02-03

2525

对于titanic数据集，如何用类似的行median填充缺失的值？在我有一个Age列，其中有80个缺失值，我想通过取其他列中类似行的中值来填充这些缺失值。['SibSp', 'Parch', 'Pclass']假设如下：Age SibSp Parch Pclass0 28 2 1 21 NaN 2 1 22 30 3 3 ...

python数据处理----处理缺失值（二）

bjsyc123456的博客

04-25

1124

删除缺失值 删除缺失值会损失信息，并不推荐删除，当缺失数据占比较低的时候，可以尝试使用删除缺失值 按行删除 age为NaN的所有行都删了 train1.dropna(subset=['Age'],how='any',inplace=True) 按列删除 train1.drop(['Age'],axis=1) 填充缺失值 常量填充 # 把数据表内所有空值填充为0 train_constant.fillna(0,inplace = True) 使用统计量替换（缺失值所处列的平均值、中位数

python3数据补齐之中位数

weixin_30263073的博客

10-31

495

常规： '''median''' def getmedian(numlist): numlist.sort() half = len(numlist) // 2 return (numlist[half] + numlist[~half]) / 2 '''the list fill with median''' def fillnum(numlis...

python实现数据预处理之填充缺失值的示例

09-20

### Python 实现数据预处理之填充缺失值 在数据分析与机器学习项目中，数据预处理是十分关键的一个步骤。预处理通常包括清洗数据、转换数据格式、填充缺失值等操作。其中，填充缺失值是非常常见的一项任务，因为它...

机器学习实验：使用Python进行数据预处理与缺失值插补

通过设置参数 `missing_values=np.nan` 明确指定需识别的缺失值类型（此处为 NaN），并设置 `strategy='median'` 表明采用中位数填充策略。随后调用 `.fit(data[['年龄']])` 方法计算该列的中位数统计量，并通过 `....

HDU 4261 Estimation（set预处理中位数+dp+缺页中断t个爽）

GODSPEED

10-05

673

题意：给出一个序列A，分为K个部分，然后每个部分给出一个B（自己给出），使得所有的∑(|Ai-Bi|)最小。思路：首先这道题看起来比较像 POJ 1260 也就是说任意一堆数中取一个使得∑(|Ai-B|)最小，那么我们肯定取这些数的中位数作为B，但是这道题与poj 1260不同的是这里的数是不连续的，也就是说我们要动态维护一个中位数，我们可以用两个set s1,s2来维护，

数据处理之缺失值填充

gengjuan520的博客

04-07

3511

数据处理之缺失值填充

python检测缺失值_python缺失值的填充

weixin_32701893的博客

01-29

2615

今天分享的是在数据分析中处理缺失值的方法和python的实现。那为什么我们要对缺失值进行填充呢，想象你需要分析产品的销售和顾客数据，你注意到很多元组的属性否没有记录值，怎样才能为该属性天上缺失值呢?一般的方法：①忽略该元组，在csv文件中来说就是删除这一行数据。这种方法除非在该行缺失很多属性值的情况下使用，否则不是很有效。②人工填写缺失值，这种方法对于数据量和缺失量较小的数据来说还可以，在大量的数...

python 中位数填充_python – 如何用图像的中值有效地填充RGB numpy数组？

weixin_39620535的博客

12-09

424

您可以通过以下方式轻松完成：import numpy as npa = np.asarray([[1,2,3,4,5,6],[8,4,5,6,7,7],[1,2,3,4,5,6],[1,2,3,4,5,6],[1,2,3,4,5,6],[1,2,3,4,5,6]])b = a * 3c = a * 4d = (a,b,c)im = np.asarray([np.pad(x, (2,), 'cons...

python数据清洗-缺失值处理

no matter,try again

08-11

1612

数据清洗中缺失值的处理

Python数据分析实战二：数据分析的准备工作

weixin_68789096的博客

08-25

192

在第一节中，介绍了pandas基础，给了几个用pandas加载和查看数据的例子。但在进行真正的数据分析之前，你就会发现其实收集来的数据很多时候并不能直接拿来使用，会出现空值，异常数据和多份数据源存在大小写不一致等问题。因此还需要做一些准备工作，将数据进行预处理，对收集来的数据做一个清洗和整合，本文主要介绍数据清理和整合的内容。

【推荐收藏】这8个常用缺失值填充技巧一定要掌握

Python学习与数据挖掘

06-25

8155

在诸多数据问题中，我们不可避免会碰到数据出现缺失的情况，可能是因为记录数据时候的失误，也有可能是数据本身就没有（例如一些资料用户没有填充，或者股票停牌了，那么那天的交易记录就是为空的）。对于这些缺失值的处理对于模型最终的预测可能起到至关重要的作用，因为缺失的数据会导致：数据集失真：大量缺失的数据可能导致变量分布失真，可能增加或减少数据集中特定类别的值。影响最终模型的训练预测：缺失的数据会导致数据集中出现偏差，并可能导致模型训练和预测有偏差。本文我们介绍竞赛中常见的缺失值填充技巧。喜欢记得收藏、关注、点赞。注

【Python实例第4讲】填补缺失值

wong2016的博客

09-14

7413

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295）在这个例子里，我们向大家展示填补缺失值比丢弃它们得到的结果更好。但是请注意，缺失值填补并不总会改善预测结果，所以请使用交叉验证评价。有的时候，丢弃缺失行或使用标记值反而更有效。一般时候，缺失值可以用均值、中位数或众数代替。当变量较多时，用中位数代替是一种稳健的方法。在本例中，填补将有助于分类器接近原始分...

python缺失值填充的几种方法