imp=Imputer()

sklearn.preprocessing.Imputer,用来填充缺失值或者特定值的,相当于fillna()+dataframe结构中的排序问题的更多相关文章

  1. [sklearn]官方例程-Imputing missing values before building an estimator 随机填充缺失值

    官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot- ...

  2. [sklearn] 官方例程-Imputing missing values before building an estimator 随机填充缺失值

    官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot- ...

  3. 【sklearn】数据预处理 sklearn.preprocessing

    数据预处理 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization ...

  4. sklearn学习笔记(一)——数据预处理 sklearn.preprocessing

    https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standar ...

  5. sklearn preprocessing (预处理)

    预处理的几种方法:标准化.数据最大最小缩放处理.正则化.特征二值化和数据缺失值处理. 知识回顾: p-范数:先算绝对值的p次方,再求和,再开p次方. 数据标准化:尽量将数据转化为均值为0,方差为1的数 ...

  6. 数据规范化——sklearn.preprocessing

    sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() ...

  7. sklearn.preprocessing.LabelBinarizer

    sklearn.preprocessing.LabelBinarizer

  8. sklearn.preprocessing.LabelEncoder的使用

    在训练模型之前,我们通常都要对训练数据进行一定的处理.将类别编号就是一种常用的处理方法,比如把类别"男","女"编号为0和1.可以使用sklearn.prepr ...

  9. 11.sklearn.preprocessing.LabelEncoder的作用

    In [5]: from sklearn import preprocessing ...: le =preprocessing.LabelEncoder() ...: le.fit(["p ...

随机推荐

  1. HOOK API(三) —— HOOK 所有程序的 MessageBox

    转载来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ 0x00 前言 本实例要实现HOOK MessageBox,包括MessageBoxA和MessageBoxW,其实现细节与H ...

  2. SQL的多表查询(笛卡尔积原理)

    感谢大佬:https://blog.csdn.net/yang5726685/article/details/53538438 MySQL的多表查询(笛卡尔积原理) 先确定数据要用到哪些表. 将多个表 ...

  3. Java8 Stream 的一些操作和介绍

    原创:转载需注明原创地址 https://www.cnblogs.com/fanerwei222/p/11858186.html Java8 Stream 是一个新的东西, 就是能够将常见的数据结构转 ...

  4. Sping高质量博文链接集合

    1. Spring事务传播行为详解 https://segmentfault.com/a/1190000013341344

  5. iOS 小技巧总结

    1.获取准确的app启动所需时间 应用启动时间长短对用户第一次体验至关重要,同时系统对应用的启动.恢复等状态的运行时间也有严格要求,在应用超时的情况下系统会直接关闭应用.以下是几个常见场景下系统对Ap ...

  6. Mysql 占用字节大小

    数字类型 类型 字节数 TINYINT 1 字节 SMALLINT 2 个字节 MEDIUMINT 3 个字节 INT 4 个字节 INTEGER 4 个字节 BIGINT 8 个字节 FLOAT(X ...

  7. 4.Flink实时项目之数据拆分

    1. 摘要 我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志.启动日志和曝光日志.这三类数据虽然都是用户 ...

  8. Spring系列14:IoC容器的扩展点

    Spring系列14:IoC容器的扩展点 回顾 知识需要成体系地学习,本系列文章前后有关联,建议按照顺序阅读.上一篇我们详细介绍了Spring Bean的生命周期和丰富的扩展点,没有阅读的强烈建议先阅 ...

  9. Redis 竟然能用 List 实现消息队列

    分布式系统中必备的一个中间件就是消息队列,通过消息队列我们能对服务间进行异步解耦.流量消峰.实现最终一致性. 目前市面上已经有 RabbitMQ.RochetMQ.ActiveMQ.Kafka等,有人 ...

  10. Solution -「ARC 124E」Pass to Next

    \(\mathcal{Description}\)   Link.   有 \(n\) 个人站成一个环,初始时第 \(i\) 个人手里有 \(a_i\) 个球.第 \(i\) 个人可以将自己手中任意数 ...