imputation 相关问题

缺少数据插补是用替换的“最佳猜测”值替换缺失数据的过程。由于缺失数据可能会产生分析数据的问题并可能导致数据丢失，因此估算是一种避免与列表删除相关的问题的方法（忽略所有缺失值的观察结果）。

使用R中的missForest和分类变量

我正在尝试使用missForest包将丢失的数据归入相当大的数据集中。我的大多数变量都是分类的，有很多因素。当我运行missForest时，它会输入十进制值...

r statistics imputation

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执行正确数据分析的步骤

我有一个包含69列和50000行的数据集。我的数据集只包含二进制变量和数值变量。此外，一些二进制变量具有一些缺失值（约5％）。我知道 ...

r missing-data imputation train-test-split

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在Python中插入带有插补值的缺失行

问题如何使用估算的年度SALES插入缺少YEARS的行。进度以下代码计算销售差异。但是，使用明确的iloc是一年了...

python pandas dataframe finance imputation

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无法在我的PCA中输入缺失值

我有一些不同植物物种的字符矩阵，其中大多数物种缺少至少几个字符的数据。我想做一个主成分分析，所以我试图把...归咎于...

r pca imputation

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如何将一种方法归结为一列中的特定观察？

我目前有一项任务，包括一份数据表，其中包括有关在不同场合测量的动物物种观察的信息。在我的数据的“权重”列中...

r na imputation

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缺少python中的值插补

通过做df.groupby（'acc_count'，as_index = False）['avg_spd']。median（）我得到了acc_count avg_spd 0 20.94 1 24.42 2 26.035 3 ...

python imputation targetnullvalue

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Python：如何在CSV文件中输入缺失的值？

我有CSV数据必须用Python进行分析。数据中有一些缺失值。数据样本如下：SAMPLE ID，ID_TYPE，OB_DATE，VERSION_NUM，MET_DOMAIN_NAME，...

python csv imputation

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Dataframe中某些列上的Imputer

我试图在名为age的单个列上使用Imputer来替换缺失的值。但我得到错误为“预期的2D数组，而是得到1D数组：”以下是我的代码导入pandas as pd import ...

pandas machine-learning scikit-learn imputation

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基于外观时间推算分类变量的NA

我有一个如下所示的数据集，具有独特的公司年度观察结果。但由于之前的合并，变量IndustryCode有一些NA。 stkcd date industrycode 10 2002。 2003年10月。 2004年10月......

r time-series na imputation

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使用插入符包的Knn插补在数据中引入负值

我一直试图对R中的一些缺失值进行KNN估算，但是它已经在列中产生负值，其中不应该像年龄那样存在任何负值。（年龄确实......

r machine-learning data-science knn imputation

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sem.mi或runMI

我在lavaan中运行路径分析（使用序数）并且想要使用推算数据。但是我是否单独归因数据并使用runMI或将原始数据作为sem.mi的一部分进行估算...

r imputation sem ordinal-indicator

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Pandas DataFrames列未标识为数字

我正在使用Pandas数据框，使用位于http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/credit-screening/crx.data的UCI存储库信用筛选文件。数据包含一些...

python pandas numpy dataframe imputation

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