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多维 PyMC3 观察
我的模型有一个 LogNormal RV C 形状为 W D W 中的每一行和 D 中的每一列都有一个正在拟合的参数 我试图将我的观察结果指定为 W D 矩阵 但是 这会导致 theano 编译错误 raise Exception Comp
python
Bayesian
pymc3
imputation
如何在 Pandas 中用分组模式替换缺失值?
我按照中的方法这个帖子 https stackoverflow com questions 45741879 can i replace nans with the mode of a column in a grouped data fr
python
pandas
missingdata
imputation
根据标识符估算缺失值[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我喜欢根据某个变量与匹配索引配对的值来填充其缺失值 示例 第一列是索引 第二列是值 mat lt cbind c 1 1 2 2 3 3 4 4 4 c 4 3 NA 2 4 NA 3 8 NA 1 2 NA N
r
missingdata
imputation
如何用相邻值替换数据框中的 NA(缺失值)
862 2006 05 19 6 241603 5 774208 863 2006 05 20 NA NA 864 2006 05 21 NA NA 865 2006 05 22 6 383929 5 906426 866 2006 05
r
missingdata
imputation
locf
MICE 中的条形图不显示分类变量
我正在使用miceR 中的包进行多重插补 我仅使用数值变量进行了几次插补 插补方法是预测均值匹配 当我使用stripplot imp 我可以看到所有变量的观察值和估算值 当我估算分类变量和数值变量的组合时 就会出现问题 数值变量的插补方法是
r
imputation
rmice
sklearn.impute.IterativeImputer 的实现
考虑data其中包含以下一些 nan Column 1 Column 2 Column 3 Column 4 Column 5 0 NaN 15 0 63 0 8 0 40 0 1 60 0 51 0 NaN 54 0 31 0 2 15
python
DataFrame
scikitlearn
missingdata
imputation
用平均值替换缺失值 - Spark Dataframe
我有一个 Spark Dataframe 其中缺少一些值 我想通过用该列的平均值替换缺失值来执行简单的插补 我对 Spark 很陌生 所以我一直在努力实现这个逻辑 到目前为止 这是我设法做到的 a 要对单个列 假设是 A 列 执行此操作 这
scala
apachespark
DataFrame
apachesparksql
imputation
使用 scikit-learn 的 Imputer 模块预测缺失值
我正在编写一个非常基本的程序来预测数据集中的缺失值scikit learn 的输入器 class 我制作了一个 NumPy 数组 创建了一个带有策略 mean 的 Imputer 对象 并对 NumPy 数组执行了 fit transfor
python
NumPy
scikitlearn
Prediction
imputation
估算 scikit-learn 中的分类缺失值
我有一些带有文本类型列的熊猫数据 这些文本列中还有一些 NaN 值 我想做的是将那些 NaN 归咎于sklearn preprocessing Imputer 用最常见的值替换 NaN 问题出在执行上 假设有一个包含 30 列的 Panda
python
pandas
scikitlearn
imputation
根据 R 中的日期通过线性插值进行数据插补
我有一个来自不同地块的矿物氮值的大型数据集 其中包括一些我们无法采样的日期缺失的数据 众所周知 土壤中的矿物质氮值会发生变化linearly采样之间 为了简化起见 我创建了一个数据框 其中有 10 个图 其中有 4 个日期 它们之间的距离不
r
date
interpolation
imputation
在 Stata 中进行加权热甲板插补的简单方法?
我想在 Stata 中进行简单的加权热甲板插补 在 SAS 中 等效命令如下 请注意 这是一个较新的 SAS 功能 从 2015 年左右的 SAS STAT 14 1 开始 proc surveyimpute method hotdeck
sas
stata
imputation
是否有 R 函数用于按组连续估算缺失年份值?
我的数据框看起来像 df lt data frame ID c A A A A B B B B C C C C D D D D grade c KG 01 02 03 KG 01 02 03 KG 01 02 03 KG
r
missingdata
imputation
具有基于索引的限制的正向填充列
我想要向前填充一列 并且想要指定一个限制 但我希望该限制基于索引 而不是像限制允许的简单行数 例如 假设我有以下给出的数据框 df pd DataFrame data 0 0 1 0 np nan 3 0 np nan 5 0 np nan
python
pandas
DataFrame
pandasgroupby
imputation
基于 Python 中较小的数据集生成较大的综合数据集
我有一个包含 21000 行 数据样本 和 102 列 特征 的数据集 我希望根据当前数据集生成一个更大的合成数据集 例如 100000 行 这样我就可以将其用于机器学习目的 我在这篇文章中提到了 Prashant 的答案https sta
python
machinelearning
scikitlearn
imputation
将 R 中选定列中的所有 NA 替换为 FALSE
我有一个类似的问题this one https stackoverflow com questions 6684695 r replace na with item from vector 但我的数据集有点大 50 列 其中 1 列作为 U
r
DataFrame
na
missingdata
imputation
估算数据的多项回归
我需要估算缺失的数据 然后使用生成的数据集进行多项回归 我尝试使用小鼠进行插补 然后使用 nnet 中的多项函数进行多项回归 但这给了我不可读的输出 以下是使用 mouse 包提供的 nhanes2 数据集的示例 library mice
r
imputation
multinomial
rmice
如何在泰坦尼克时代列中通过插补填充 NaN 值
我正在参加泰坦尼克号 Kaggle 比赛 目前正在尝试归咎失踪Age values 这个想法是计算平均值Age per Pclass Sex 对训练集进行分组 然后使用此信息来替换NaN在火车和测试集上 这是我到目前为止所拥有的 meanA
python
pandas
scikitlearn
sklearnpandas
imputation
R 中的插补
我是 R 编程语言的新手 我只是想知道有什么方法可以估算空值只有一列在我们的数据集中 因为我见过的所有插补命令和库都会插补整个数据集的空值 这是一个使用的示例Hmisc包装和impute library Hmisc DF lt data f
r
imputation
使用最频繁的值按组填充缺失值
我正在尝试使用一组使用最频繁的值来估算缺失值pandasPython 中的模块 在检查了 Stack Overflow 上的一些帖子后 我成功实现了这一目标 import numpy as np import pandas as pd df
python3x
pandas
pandasgroupby
NaN
imputation
Python 中的 Hot Deck 插补
我一直在尝试找到允许我替换数据框列中缺失值的 Python 代码 我的分析重点是生物统计学 因此我不习惯使用平均值 中位数 众数来替换值 我想申请 热甲板插补 方法 我无法在网上找到任何采用数据帧列并使用 Hot Deck Imputati
python
python3x
pandas
imputation
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