今天小编就为大家分享一篇pandas中read_csv的缺失值处理方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-09-17 19:33:25
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当数据中存在缺失值时：比较科学的方法是做插值填补的方法，代码思路：从excel中导入数据，然后用matalab插值拟合，最终输入直接在excel表中修改。炒鸡简单实用 快捷，当然你也可以导入数据库文件，看个人需求！！欢迎
2021-08-08 15:38:39
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（1）数据清洗
（2）数据集成
（3）数据变换
（4）数据规约
（5）MATLAB主要数据预处理函数
在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60%。
数据预处理的主要任务包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规约。
数据清洗主要是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、异常值等。
2021-08-07 18:11:59
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移动窗口填补时间序列缺失值（imputeTS的matlab版本），包括简单移动平均值的简单缺失值插补； 线性加权移动平均值的线性缺失值插补； 指数加权移动平均值的指数缺失值插补
2021-05-15 10:26:55
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