[改善資料品質]Part | 新北建案查詢網
值得注意的是,當將學習算法應用於具有缺失值的資料時,大多數(並非所有)算法都無法應對缺失值。出於這個原因,資料科學家和機器學習工程師有很多關於如何處理這個 ...
本篇發文是[改善資料品質]中的第二篇,面對缺漏值的對策。
Why it matters?處理資料時,資料科學家遇到的最常見問題之一是資料丟失問題。最常發生的情形是由於某種原因未獲取資料。例如: 90%的時間,資料集會有缺漏值的情形。現實世界中的物聯網設備例如:空氣品質測量器,在固定的時間會將其測量讀數吐出,經由網路的傳輸回到遠端伺服器的資料庫,假設部分物聯網設備在該時間點發生故障、或不能連網情形,則會造成資料庫中該時段的部分資料缺值。值得注意的是,當將學習算法應用於具有缺失值的資料時,大多數(並非所有)算法都無法應對缺失值。出於這個原因,資料科學家和機器學習工程師有很多關於如何處理這個問題的技巧和技巧,以下將會介紹主要的做法。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot a plt import seaborn as sns %matplotlib inline #各欄位的類型 column_types={PassengerId:category, Survived:category, Pclass:int, Name:category, Sex:category, Age:float, SibSp:int, Parch:int, Fare:float, Cabin:category, Embarked:category} #讀取資料並且同時設置每個欄位的類型 data = pd.read_csv(data/train.csv, dtype=column_types)首先我們可以使用pandas.DataFrame的方法info,對資料做快速的瀏覽,info方法列出每個欄位的資料類型以及無缺值的...
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