数据分析基础｜R语言（处理缺失值）
进行简单的数据处理时，我们处理的基本都是完整的数据集，但是实际问题中我们经常会遇到带有缺失值的数据，处理此类数据也就显得尤为重要。处理缺失值的一般步骤首先我们列出处理缺失值的一般步骤，对整个流程有一个大致的了解。识别缺失数据；检查导致数据缺失的原因；删除包含缺失值的实例或用合理的数值插补缺失值。数据...
Python数据分析：缺失值检测与处理
检测缺失值我们先创建一个带有缺失值的数据框(DataFrame)。import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'A': [None, 2, None, 4], 'B': [10, None, None, 40], 'C': [100, 200, None, 400...
【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理
再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。本篇开始分享如何使用Python进行数据分析，主要侧重介绍一些分析的方法和技巧，而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题中提...
《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一3.3.2 缺失值的填充和分析
本节书摘来华章计算机《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书中的第3章 ，第3.3.2节，纪贺元 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.3.2 缺失值的填充和分析 数据中的缺失值产生的原因很多，有的是原始数据中就没有，有的是漏了，有的则是因种种原因没有收...
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