数据处理--缺失值处理&异常值处理

相关文章

• 数据处理--缺失值处理&异常值处理

  缺失值处理： 造成数据缺失的原因是多方面的，主要可能有以下几种： 有些信息暂时无法获取，致使一部分属性值空缺出来。...

• 

  大数据学习导图

  数据获取 数据获取与查看 数据处理 数据处理I：缺失值填补 数据处理II：数据转换 数据处理III：无量纲化 特征...

• 

  机器学习 - 特征工程

  数据处理 缺失值处理行数据缺失过多，用户区分度就会降低，列数据缺失过多会导致建模存在偏差fillna：填充缺失值；...

• day80-数据清洗及数据库连接

  1数据清洗 1.1缺失数据处理 isnull检测缺失值；dropna删除缺失值；python内置的none值在对象...

• 

  利用R进行脏数据清洗

  在进行正式的数据分析之前，必须要保证数据的质量，故而我们要处理缺失值、异常值这些脏数据。 一、缺失值 缺失值的处理...

• 

  pandas数据缺失值|异常值|重复值处理

  缺失值处理 检测异常值 检测异常值的方法：https://blog.csdn.net/qianfeng_dashu...

• 数据清洗

  一.缺失值处理（通过describe与len直接发现，通过0数据发现） 二.异常值处理（通过散点图发现） 处理方式...

• 数据清洗

  数据清洗：删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，处理缺失值和异常值 缺失值的处理：删除记录 数据插补...

• 

  Kaggle_01_Titanic

  1. 数据处理 简单分为三种：缺失数据处理、新特征生成和数据归一化 1.1 缺失数据处理： (1) 直接丢掉 - ...

• 

  数据分析—网易考拉口红数据分析

  一 数据读取 二 数据清洗 2.1 重复数据处理 重复值进行删除处理 并没有重复数据 2.2 缺失值处理 查看是否...