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数据分析之缺失值处理（下）

Python技术博文 · 公众号 · Python · 2019-11-12 08:50

正文

其好处是缺失值的处理速度快；弊端是易产生有偏估计，导致缺失值替换的准确性下降；

3）插补

利用有监督的机器学习方法（如回归模型、树模型、网络模型等）对缺失值作预测；

其优势在于预测的准确性高；缺点是需要大量的计算，导致缺失值的处理速度大打折扣。

缺失值——替换处理

# 构造测试数据集df = pd.DataFrame({'a':[2,2,3,np.nan],                            'b':[4,5,np.nan,7],                            'c':[8,9,10,11]})df

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