填充NaN值

是指在数据处理过程中，将缺失值或空值（NaN，Not a Number）替换为有效的数值或其他合适的值。这样可以保证数据的完整性和准确性，避免在后续分析和计算中产生错误。

填充NaN值的方法有多种，常见的包括：

均值填充：使用该列的均值来填充缺失值。适用于数值型数据，可以保持数据的整体分布特征。
中位数填充：使用该列的中位数来填充缺失值。适用于数值型数据，对于存在极端值的情况，中位数填充更稳健。
众数填充：使用该列的众数（出现频率最高的值）来填充缺失值。适用于离散型数据，保持数据的分布特征。
前向填充和后向填充：使用该列前一个或后一个非缺失值来填充缺失值。适用于时间序列数据，保持数据的连续性。
插值填充：根据已有数据的变化趋势，使用插值方法（如线性插值、多项式插值等）来填充缺失值。适用于数据具有一定规律性的情况。
高级填充方法：如回归填充、随机森林填充等，利用其他特征的信息来预测缺失值。

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pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」

backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值 None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） 1.3 limit参数：限制填充个数 1.4 axis参数修改填充方向补充...2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 #1.用常数填充 print (df1.fillna(100)) print ("-----...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({ 0:...6 4 5.0 2.0 2 4 9 2 5.0 5.0 3 9 7 3 5.0 5.0 4 6 1 3 5.0 5.0 2.4 使用limit参数用下一个非缺失值填充该缺失值且每列只填充...3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

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约定： import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 填充缺失数据 fillna()是最主要的处理方式了。...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 用常数填充： df1.fillna(100) 代码结果： 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 100.0 100.0...inplace=True) df1 代码结果： 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 0.0 0.0 2.0 2 0.0 0.0 0.0 3 8.0 8.0 0.0 传入method=” “改变插值方式...(method='ffill')#用前面的值来填充代码结果： 0 1 2 3 4 0 6 6 2 4.0 1.0 1 4 7 0 4.0 5.0 2 6 5 5 4.0 5.0 3 1 9 9...6 2 4.0 1.0 1 4 7 0 NaN 5.0 2 6 5 5 5.0 9.0 3 1 9 9 5.0 9.0 4 4 8 1 5.0 9.0 传入axis=” “修改填充方向： df2.fillna

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Pandas缺失值填充5大技巧本文记录Pandas中缺失值填充的5大技巧：填充具体数值，通常是0 填充某个统计值，比如均值、中位数、众数等填充前后项的值基于SimpleImputer类的填充...NaN 统计空值个数 # 统计每列下空值的个数 df.isnull().sum() A 1 B 2 C 2 dtype: int64 df[(df.isnull()).any(axis...2 NaN 7.0 11.0 3 4.0 NaN 12.0 6 7.0 NaN 15.0 7 8.0 12.0 NaN 方法1：填充具体数值 df.fillna(0) # 一般是填充0...或是None, 指明缺失值长什么样子 strategy：空值填充的方法 mean：均值，默认 median：中位数 most_frequent：众数 constant：自定义的值，必须通过fill_value...from sklearn.impute import SimpleImputer # 案例1 df3 = df.copy() # 副本 # 使用impute.SimpleImputer类进行缺失值填充前

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本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法。 ...在一些情况下，这些无效值可能会对我们的后续图像处理操作带来很多麻烦。那么，我们可以通过代码，对大量存在NoData值的栅格图像进行无效值填充。首先，我们来明确一下本文的具体需求。...，fill_file_path是我们新生成的填充无效值后遥感影像的保存路径，也就是结果保存路径。 ...，以当前无效值像元为圆心，12为圆环外半径，1为圆环内半径，构建一个圆环作为参考区域，从而以圆环内所有像元的值作为参考进行圆心处该无效值像元的填充（除了圆环，还可以设置矩形、扇形、圆形等）；"MEAN"...通过对比，我们可以看到填充后图像中的空白区域（NoData值区域）已经明显较之填充前图像有了很大程度的减少（图像右下角尤为明显）。

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应用：数据预处理-缺失值填充

个人不建议填充缺失值，建议设置哑变量或者剔除该变量，填充成本较高常见填充缺失值的方法： 1.均值、众数填充，填充结果粗糙对模型训练甚至有负面影响 2.直接根据没有缺失的数据线性回归填充，这样填充的好会共线性...，填充的不好就没价值，很矛盾 3.剔除或者设置哑变量个人给出一个第二个方法的优化思路，供参考：假设存在val1~val10的自变量，其中val1存在20%以上的缺失，现在用val2-val10的变量去填充...val1，新val1计算方式可以为3-5个非缺失的众数、重心、随机游走、加权填充等 4.重复若干次，填充完所有缺失val1的点，当前的val1有非缺失case+填充case组成 5.这样填充的方式存在填充...case过拟合或者额外产生异常点的风险，所以需要做“新点检测”，存在两个逻辑： 5.1假设存在新填充点x，x附近最近的3-5点均为新填充点，及该点为危险点 5.2假设存在新填出点x，x距离最近的非缺失case...距离大于预先设置的阀值（一般为离群处理后，所有非缺失case到缺失case距离的平均），及该点为危险点 6.危险点可以重新进行1-5，也可以剔除，视情况而定在预处理后均衡样本上填充，基于租车行业偷车用户的年龄段填充

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C++ 判断浮点数是否为Nan值

参考链接： C++ Nan() NaN means “not a number,” and is used for floating point operations. ...such as infinity (with distinct values for positive vs. negative infinity) and the not a number value, NaN...If your compiler produces a NaN, it has the unusual property that it is not equal to any value, including...For example, if a is NaN, then a == a is false....In fact, if a is NaN, then a will be neither less than, equal to, nor greater than any value including

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BW2 = imfill(BW) 作用填充二值图像BW中的空洞 clear all; clc; close all; img = imread(‘test1.png’); if ndims(img)==...figure; subplot(1,2,1),imshow(img_bw), title(‘有空洞的图像’); subplot(1,2,2),imshow(img_fill), title(‘孔洞被填充的图像

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lodash源码分析之NaN不是NaN

作用与用法 eq 函数用来比较两个值是否相等。遵循的是 SameValueZero 规范。..., NaN) // false 几个比较规范 SameValueNonNumber 这个规范规定比较的值 x 和 y 都不为 Number 类型，照抄规范如下： x 的类型不为 Number 类型 y...的类型为 Boolean ，并且 x 和 y 同为 true 或同为false ，返回 true，否则返回 false 如果 x 的类型为 Symbol ，并且 x 和 y 具有相同的 Symbol 值，...== other) 在 js 中，只有 NaN 和自身是不相等的，当两个需要比较的值都是和自身不相等时，表明这两个值都为 NaN，返回 true。...还有个 isNaN 的全局方法，可以用来判断一个值是否为 NaN。例如 isNaN(NaN) 会返回 true ，那 eq 是否可以改成以下形式呢？

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本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...填充缺失值先让原始数据中产生缺失值，然后采用3种不同的方式来填充缺失值均值填充 0值填充随机森林方式填充波士顿房价数据各种包和库 import numpy as np import pandas...均值填充 imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy="mean") # 指定缺失值是什么和用什么填充 X_missing_mean...).isnull().sum() # X_missing_mean是一个ndaraay 0值填充 imp_0 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy

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pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

我们对比下结果就能发现了，相加之后的(1, d), (4, c)以及(5, c)的位置都是Nan，因为df1和df2两个DataFrame当中这些位置都是空值，所以没有被填充。...fillna会返回一个新的DataFrame，其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。...df3.fillna(3, inplace=True) 除了填充具体的值以外，我们也可以和一些计算结合起来算出来应该填充的值。比如说我们可以计算出某一列的均值、最大值、最小值等各种计算来填充。...除了可以计算出均值、最大最小值等各种值来进行填充之外，还可以指定使用缺失值的前一行或者是后一行的值来填充。...我们可以看到，当我们使用ffill填充的时候，对于第一行的数据来说由于它没有前一行了，所以它的Nan会被保留。同样当我们使用bfill的时候，最后一行也无法填充。

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