笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt，共3讲。分别是： 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结，来源均来自互联网（如有侵权请评论告知，谢谢）。

【009期】SPSS 缺失值处理.docx

在进行数据分析项目、比赛中，一手数据往往是脏数据。提高数据质量即数据预处理成为首要步骤，也会影响后期模型的表现。在此对利用Python进行预处理数据做一个总结归纳。 首先是缺失值处理。 #读取数据 import pandas as pd filepath= 'F:/...'#本地文件目录 df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame 查看缺失值 查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的方法 df.isnull().sum() #查看每一列缺失值的数量 df.info() #查看每一列数据量和数据类型 删除缺失值 如果有些特征数

今天遇到的问题是，要将一份csv数据读入dataframe，但某些列中含有NA值。对于这些列来说，NA应该作为一个有意义的level，而不是缺失值，但read_csv函数会自动将类似的缺失值理解为缺失值并变为NaN。 看pandas文档中read_csv函数中这两个参数的描述，默认会将’-1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘#N/A N/A’,’#N/A’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘#NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘-NaN’, ‘nan’, ‘-nan’, ”转换为NaN，且na_values参数还支持定义另外的应处理为缺失值的

在若干个不同的地方得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，其恰好在各个观测的点取到观测到的值。这样的多项式称为拉格朗日（插值）多项式。数学上来说，拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数。 本文介绍通过拉格朗日插值法进行缺失值的填充： 先用一组简单的数据看一下拉格朗日插值法 from scipy.interpolate import lagrange import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=[

缺失值（missing data）又叫不完整数据，其发生的原因主要分为两类，一类是个人填写疏忽、题意不明漏答、拒绝作答等内部因素，另一种是数据输入所造成的失误等外部因素。 缺失值最大的影响在于造成样本的流失，同时也会干扰分析结果。因此，我们可以通过统计的方法对缺失值进行删除、替换或填补。这不是学术造假，这是一种统计处理技术。重要的事情说三遍，这不是学术造假……

决策树 1.决策树缺失值处理 1.1对于训练模型，训练数据部分样本的部分特征值缺失的情况下，做法是：把该数据按比例分成三份数据。可以算出该特征的信息增益。 1.2对于预测数据，C4.5中采用的方法是：测试样本在该属性值上有缺失值，那么就同时探查（计算）所有分支，然后算每个类别的概率，取概率最大的类别赋值给该样本。 1.3测试样本属性也有缺失值那要怎么办？ 有论文里讨论过： 2.决策树应用的案例： import csv from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn import preprocessing

在进行数据分析项目、比赛中，一手数据往往是脏数据。提高数据质量即数据预处理成为首要步骤，也会影响后期模型的表现。在此对利用Python进行预处理数据做一个总结归纳。 首先是缺失值处理。 #读取数据 import pandas as pd filepath= 'F:/...'#本地文件目录 df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame 查看缺失值 查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的方法 df.isnull().sum() #查看每一列缺失值的数量 df.info() #查看每一列数据量和数据类型 删除缺失值 如果有些特征数

一、缺失值的处理方法 由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit – learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。 使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺失值的常用方法： 1.忽略元组 当缺少类别标签时通常这样做（假定挖掘任务涉及分类时），除非元组有多个属性缺失值，否则该方法不是很有效。当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的性能特别差。 2.人工

基于机器学习的纵向缺失值处理方法在体育科学研究中的应用——以运动对大学生执行控制影响的纵向研究为例.pdf