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Pandas之fillna填充缺失数据的方法
文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值。 1.导入相关的库 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 2.填充缺失数据，fillna()是最主要的处理方式了。 df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,1],[NaN,NaN,NaN]2021-05-20
基线模型 1. 裸数据基线 首先不做特征工程，做一些简单的数据预处理，直接塞入LGBM多折模型（固定折数和参数），看一下效果。 部分数据的清洗、缺失值的填充(不填充也可以)，和 Object 类型特征的 LabelEncoding df_features['洗手间数量'].fillna(-1, inplace=True) df_features['床的天池龙珠计划——机器学习训练营 Task4
目录 前言快来一起挖掘幸福感赛前预览数据可视化数据处理模型+训练 前言 龙珠机器学习训练营的第四个阶段了，这一部分主要是赛事实战，我这里也主要采用了前面所学到的一些模型来解决这次比赛。 快来一起挖掘幸福感 赛前预览 首先我们看一下比赛的大致要求和数据提供 这EDA常用操作1
常用命令记录： 可能包括pandas,numpy,matplotlib,seaborn,scipy 默认数据为df = pd.read_csv() 1. 看column的数据类型 df.info() 2. 看data的简单指标:min,max,Q1,2,3,4,mean,std,count df.describe() 3. 看有哪些列 df.columns 4. 看每个列的不重复值 df["xxx"].unique() df[[