我正在尝试使用外推来获得一些缺失数字的数据，这真的很困难。 下面是一些期权数据，以执行价为指数，波动率为MidVol。poly1d和interp1d为当前数据绘制了一条曲线，并且由于interp1d似乎是唯一一个具有外推功能的工具，因此您会认为这将是一个很好的工具。我对这条曲线的代码是： curve = interp1d(df.index, df['MidVol'
浏览 108提问于2019-12-30得票数 0
当使用熊猫插值()填充NaN值时，如下所示：5 3dtype: float64
Out[3]: '0.16.2'(实际上，我想用线性外</e
浏览 7提问于2015-07-10得票数 10
回答已采纳
在两个数据帧的外连接之后，我得到了结果数据帧f，它现在包含列A、B、C和D，它们都有缺失值。我想使用fillMissing来填充缺少的值，但只针对列C和D。
浏览 0提问于2016-05-09得票数 3
我有自动柜员机现金重新加载数据，其中有ATMID和现金重新加载完成的时间。现在，基于特定ATMID的过去几个时间戳，我们可以预测下一次重新加载活动将完成的时间吗？ 示例数据： ? 我知道可以使用外推来实现这一点，但有没有更有效的方法来捕获模式并预测下一次活动时间？
浏览 22提问于2020-09-17得票数 0
1回答
时间序列数据集的外推
、、、
我有一个数据集，其中包含每个用户配置文件的能源需求，在不同的日期(例如，夏季的工作日或冬季的周六)每半小时采样一次。我想做的是利用现有数据随机性地将其扩展到一年中的每一天。你对时间序列外推有什么推荐的方法？
我正在处理的数据集在这里：
浏览 6提问于2020-03-18得票数 1
6回答
我正在尝试用R填充缺失的值。 如果所有其他值都是0，那么我想用0填充缺失。 下面显示了一个示例。在此数据中，除NA外，c列中的所有值均为0。所以，我想用0填充Na。[8,] 1.9417941 0.0449239 NA[10,] -0.7289351 -2.8374912 0 我找不到一个好的代码示例你能给我一个好的建议吗？
浏览 52提问于2019-12-14得票数 4
回答已采纳
情况：散点点/日期，每个月可以包含可变数量的数据(点).核心图可以外推丢失的数据点来均衡数据/月的分布吗？
如何做到这一点？我希望固定宽度的月份与它们各自的数据点重合/同步(因此，可能需要填充缺失的
浏览 9提问于2012-09-30得票数 0
我正在处理一个混合的分类变量和数字变量的数据集。有很多缺失的数据，因此，我希望通过分类器进行一些估算。我目前正在使用来自impyute.imputation.cs的impyute.imputation.cs。fast_knn是一个易于使用的函数，它用kNN模型填充缺失的值。我希望将一个numpy数组传递到fast_knn中，该数组包含对分类变量<
浏览 2提问于2021-03-30得票数 1
回答已采纳
2回答
我想要在修复熊猫数据中丢失的值方面寻求帮助(python)在这个数据集中，我在'Item_Weight‘列中找到了一个缺失的值。我不想删除丢失的值，因为我是通过对它们进行排序来发现的。缺少的值是编码它的人的“想念类型”。现在，我创建了一个查找数据集，以便将它们合并以填充
浏览 7提问于2022-07-06得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一个包含分类特征的数据集，它有4个标签和4个特征。(这是一个元分类器，因此基分类器的输出作为这个分类器的输入) 1 1 1 2 2 3 4 3 3 1 我正在使用scikit学习，并且正在考虑使用朴素的贝叶斯或决策
浏览 0提问于2016-07-15得票数 4
回答已采纳
4回答
数据中缺失的值
、、、、
我曾经经历过，大多数数据集都包含缺失的值，这使我们的任务变得有些困难。
请让我知道如何有效地填充那些缺失的值？是否有任何特定的技术来处理丢失的值？
浏览 0提问于2017-08-31得票数 5
回答已采纳
1回答
如果数据集为below.Here，我需要对列中的子集进行分组，并使用模式method.Here填充缺失的值，特别是需要填充来自英国的Tom的缺失值。因此，我需要对来自英国的TOM进行分组，在这个组中，最重复的值需要添加到缺失的值中。下面的图显示了我需要如何做组by.From，下面的矩阵，我需要<em
浏览 6提问于2022-08-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我试图清理数据集，填充缺失的值等等。我注意到，对于“性别”，有些值是缺失的，而不是用最常见的值来填充缺失的值，我想用男女比例来填充缺失的值。下面的内容不起作用，但与我目前所得到的结果一样接近。'][:1000].replace('NA', 'Female', inplace=True)
浏览 2提问于2021-08-20得票数 1
回答已采纳
1回答
在插值或外推(使用带或不带epolate的ipolate )缺失值时，是否可以预先限制要插值(或外推)的缺失间隙大小，或者事后计算间隙大小？实际上，我想要的是将最大连续插值(我的数据是每年)限制为三年。
浏览 28提问于2018-05-28得票数 0
回答已采纳
这是一个与相关的后续问题，我使用下面的代码计算出匹配两条曲线的缩放因子 y2sampledInx1UBA1 UBA2];当我用函数测试我的数据时在172个==> interp1上使用NaN错误不是X的</em
浏览 1提问于2012-02-06得票数 2
回答已采纳
假设我们有一些特性问题是，我没有一套完整的这些信息。对于未知的特征，我不能置零，因为它有意义。例如，如果我不知道温度，我不能设置它T=0。
浏览 0提问于2021-11-10得票数 4
回答已采纳
2回答
我有一个包含一些列的数据集，用于对数据库进行分组。我在同一数据集中还有一些其他的数值列，其中有一些缺失的值。我想用缺失条目所在的组的平均值填充列的缺失值。
浏览 4提问于2016-05-11得票数 1
回答已采纳
2回答
填充缺失的值并进行规范化
、、、、
我有两列神经网络的训练数据，它们都是缺失的值。(还有许多其他列不缺少值。)数据是高度和权重，所以我认为一个很好的填充值应该是0或-1。这是基于Python中的深度学习一书：
通常，对于神经网络，输入缺失值为0是安全的，条件是0不是有意义的值。填充缺失的值，然后进行规范化，但是a)我的零将不再是零(我的<
浏览 0提问于2018-07-26得票数 8
1回答
我正在使用Python学习机器学习，我明白我不能通过模型运行分类数据，而且必须首先获得虚拟数据。我的一些分类数据有空(只有两个特性中的很小一部分)。当我转换为虚拟，然后看看我是否有缺失的值，它总是没有显示。我应该事先推断一下吗？还是我把所有的分类数据都算出来了？例如，如果类别是男/女，我不想用most_frequent替换空。我明白，如果功能是收入，这会有什么意义，我会把缺失的值归算在内。
浏览 4提问于2017-09-27得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
