python缺失值填充

對於特徵值缺失的一種常見的方法就是可以用固定值來填充。

data['分數'] = data['分數'].fillna('-1')

data['分數'] = data['分數'].fillna(data['分數'].mean()))

data['分數'] = data['分數'].fillna(data['分數'].mode()))

data['分數'] = data['分數'].fillna(method='pad')

data['分數'] = data['分數'].fillna(method='bfill')

data['分數'] = data['分數'].interpolate()

from fancyimpute import biscaler, knn, nuclearnormminimization, softimpute

dataset = knn(k=3).complete(dataset)

python 特徵缺失值填充

該部落格總結比較詳細，感謝博主。我們在進行模型訓練時，不可避免的會遇到某些特徵出現空值的情況，下面整理了幾種填充空值的方法 對於特徵值缺失的一種常見的方法就是可以用固定值來填充，例如0，9999，9999,例如下面對灰度分這個特徵缺失值全部填充為 99 data 灰度分 data 灰度分 filln...

pandas 填充缺失值

當資料中存在nan缺失值時，我們可以用其他數值替代nan，主要用到了dataframe.fillna 方法，下面我們來看看具體的用法 1.先來建立乙個帶有缺失值的dataframe 2.使用0替代缺失值 當然你可以用任意乙個數字代替nan df.fillna 0 3.用乙個字串代替缺失值 df.fi...

python DataFrame缺失值填充2

在做具體的分析工作的時候，訓練集中往往既存在分類變數又存在連續變數，且因各種各樣的原因，資料中存在大量的缺失，給後期的建模工作帶來麻煩，現在把自己打磨好的缺失值補充函式總結在此，為後續的使用提供方便。用均值填充其連續型的缺失值，用眾數填充分類變數的缺失值 defdatadealnan df data...