除了在网上找到的一些过度清理的数据集之外，缺失值无处不在。事实上，数据集越复杂、越大，出现缺失值的可能性就越大。缺失值是统计研究的一个令人着迷的领域，但在实践中它们往往很麻烦。
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
之前写的Tassel说明文档，虽然我都是使用命令行相关的软件，但是我发现，Linux，命令行对大多数人还是可望而不可即，分享一篇我做的说明文档，用示例数据，一步一步进行GWAS分析。具体如下：
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，所以提前处理缺失值是十分必要的。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍：
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
在实际的数据分析中，缺失数据是常常遇到的。缺失值（missing values）通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。
在实际的数据处理过程中，数据缺失是一种再平常不过的现象了。缺失值的存在极大的影响了我们数据分析结果的可靠性，以至于在数据建模前我们必须对缺失值进行处理。实际的缺失值处理主要包括两个部分：即识别数据集中的缺失值和如何处理缺失。 相较于,在数据缺失处理方面提供了大量的函数和包，但未免有些冗余。而中的缺失处理则显得高效精炼。在中，不必去计较你的数据集中的缺失到底是随机缺失还是非随机缺失，你只需要用函数将缺失识别出来然后视数据集大小决定是删除还是插补就可以了。 缺失值的识别 作为最初的设计目标之一，尽可能简单的处理
本文讲述了如何利用Python和R语言对数据集进行缺失值和异常值处理，包括利用均值、中位数、众数、插值、基于邻近算法、基于模型的回归、聚类、分类等多种方法。同时，还介绍了一种基于Knime的缺失值处理方法。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值， 另一种方法是用一个标签值（sentinel value） 表示缺失值。在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。
接下来，我们可以使用 Pandas 库中的 dropna() 函数来删除带有缺失值的行：
在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》中分享了有关数据类型转换和冗余信息删除的两个知识点，接下来继续讲解缺失值的识别和处理办法。缺失值指的是由于人为或机器等原因导致数据记录的丢失或隐瞒，缺失值的存在一定程度上会影响后续数据分析和挖掘的结果，所以对他的处理将显得尤为重要。
来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。 KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。 概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。它被广泛视为传统插补技术的替代品。 在当今
点击“阅读原文”直接打开【北京站 | GPU CUDA 进阶课程】报名链接 接着上一篇：《机器学习实战-数据探索》介绍，机器学习更多内容可以关注github项目：machine learning（https://github.com/jacksu/machine-learning） 《机器学习实战-数据探索》介绍了1、变量识别；2、单变量分析；3、双变量分析，现在接着介绍缺失值处理。 为什么需要处理缺失值呢？ 训练数据集中缺少的数据可以减少模型的拟合，或者可能导致模型偏差，因为没有正确地分析变量的行为
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
之前一直在分享pandas的一些骚操作：pandas骚操作，根据大家反映还不错，但是很多技巧都混在了一起，没有细致的分类，这样不利于查找，也不成体系。
之前我们介绍过通过索引获取自己想要的数据，这节我们介绍在数据清洗过程中遇到缺失值、异常值时的一些处理方式以及我们需要对某列的值就行分组的时候怎么解决。
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
构建评分模型过程中，建模属于流程性的过程，耗时不多，耗费大量精力的点在于缺失值的填充。缺失值填充的合理性直接决定了评分模型的成败。模型按照形式可划分为公式模型与算法模型，不同形式的模型对缺失值的宽容程度不同。
mice函数中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵货数据框形式展示缺失值模式的表格，将函数运用到sleep数据集中：
因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。
缺失值在数据中无处不在，需要在分析的初始阶段仔细探索和处理。在本次示例中，会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念，它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似，上手并不困难。
处理方式： 存在缺失值nan,并且是np.nan: 删除存在缺失值的:dropna(axis=’rows’) 替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True) 不是缺失值nan，有默认标记的 1、存在缺失值nan,并且是np.nan # 判断数据是否为NaN # pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df) # 读取数据 movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv") ##第一
1、输出数据格式不同。is.na按照数据框格式形成一个（FALSE,FALSE,TURE）列，而complete.cases形成是一个数列向量，不再是按照数据框格式；
在我们日常接触到的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话，可以分为三种。
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。
主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤： （1）识别缺失数据； （2）检查导致数据缺失的原因； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。 （2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（
成功爬取到我们所需要的数据以后，接下来应该做的是对资料进行清理和转换， 很多人遇到这种情况最自然地反应就是“写个脚本”，当然这也算是一个很好的解决方法，但是，python中还有一些第三方库，像Numpy,Pandas等，不仅可以快速简单地清理数据，还可以让非编程的人员轻松地看见和使用你的数据。接下来就让我们一起学习使用Pandas!
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。
(1) 完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）
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1 缺失值产生的原因 机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。 人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无效的，数据录入人员失误漏录了数据。 2 缺失值的类型 完全随机缺失（missing completely at random,MCAR）指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。
作者：章华燕 编辑：黄俊嘉 在数据挖掘领域，经常会遇到的情况是挖掘出来的特征数据存在各种异常情况，如数据缺失 、数据值异常 等。对于这些情况，如果不加以处理，那么会直接影响到最终挖掘模型建立后的使用效果，甚至是使得最终的模型失效，任务失败。所以对于数据挖掘工程师来说，掌握必要的数据清洗方法是很有必要的！ 接下来本文就依次讲解如何处理 数据值缺失 和 数据值异常 两种情况的处理。 1. 缺失值的处理 如下图所示，当我们在进行数据挖掘的过程中，往往会出现如下图所示的情况：某些样本的个别属性出现缺失的情况。
使用Scipy库的interpolate模块实现拉格朗日插值 步骤如下： 1、确定非缺失值的索引 2、找出含有缺失值列的其他值 3、调用lagrange函数得出拉格朗日插值多项式的系数 4、输入缺失值所在索引，返回对应的插值
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
在数据分析中，数据清洗是一个必备阶段。数据分析所使用的数据一般都很庞大，致使数据不可避免的出现重复、缺失、格式错误等异常数据，如果忽视这些异常数据，可能导致分析结果的准确性。
在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。
基于模型的方法会将含有缺失值的变量作为预测目标 将数据集中其他变量或其子集作为输入变量，通过变量的非缺失值构造训练集，训练分类或回归模型 使用构建的模型来预测相应变量的缺失值 一、线性回归 是一
对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本，介绍缺失值处理的方法。sleep数据集纪录了62个哺乳动物的睡眠信息，包括体重，睡眠时长，做梦时长等。 缺失值分类 1，完全随机缺失（MCAR）：缺失数据与其他变量无关。如果每个缺失变量都为MCAR，则完整样本可看为更大数据集的简单抽样。 2，随机缺失（CAR）：缺失数据与其他观测变量相关，与本身变量不相关。比如体重小的动物Dream数据更容易缺失（较小动
作者：阿萨姆 普华永道 | 数据科学家 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 有些小伙伴在实际使用中发现xgboost可以自动处理缺失值，而有些模型不可以。我想先从两个角度解答这个困惑： 工具包自动处理数据缺失不代表具体的算法可以处理缺失项 对于有缺失的数据：以决策树为原型的模型优于依赖距离度量的模型 回答中也会介绍树模型，如随机森林(Random Forest)和xgboost如何处理缺失值。文章最后总结了在有缺失值时选择模型的小建议。 1. 机器学习工具库开发的“哲学” 首先你有这个困惑是因为你直
在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下
数据缺失分为两种：一种是行记录的缺失，这种情况又称数据记录丢失；另一种是数据列值的缺失，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。
在使用Python进行数据预处理时，常常会使用到Imputer类来处理缺失值。然而，有时候在导入Imputer时会遇到ImportError的问题，报错信息为cannot import name ‘Imputer‘。本文将介绍这个问题的原因以及解决方法。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。
大部分统计方法都假定处理的是完整向量、矩阵、数据框，但是在大多数情况下，在处理真实数据之前 不得不消除缺失值数据：（1）删除含有缺失值的实例；（2）用合理的值替代缺失值。缺失值的处理主要用VIM和mice函数
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