Qual è l'equivalente Python di R's NA?Qual è l'equivalente Python di R's NA?
Per essere più specifici: R ha NaN, NA, NULL, Inf e -Inf. NA viene generalmente utilizzato quando mancano i dati. Qual è l'equivalente di Python?
Come librerie come numpy e panda gestiscono valori mancanti?
In che modo scikit-learn gestisce i valori mancanti?
È diverso per python 2.7 e python 3?
Scikit -learn non gestisce i valori mancanti al momento. Per la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico, non è chiaro come gestire i valori mancanti e quindi ci affidiamo all'utente per gestirli prima di assegnarli all'algoritmo. Numpy non ha un valore "mancante". Pandas utilizza NaN, ma all'interno di algoritmi numerici che potrebbero portare a confusione. È possibile utilizzare gli array mascherati, ma non lo facciamo in scikit-learn (ancora).
per pandas dare un'occhiata a questo.
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/missing_data.html
panda utilizza NaN. È possibile verificare i valori nulli utilizzando isnull() o not null(), farli cadere da un frame di dati utilizzando dropna() ecc L'equivalente per datetime oggetti viene NaT
Potrebbe valere la pena notare che il numero intero di '' Panda '(o colonna) deve avere valori. Non c'è modo di rappresentare un valore mancante in una serie intera; la solita alternativa è quella di upconvert a un tipo a virgola mobile che ha 'NaN'. – Paul
nan in NumPy è gestita bene con molte funzioni:
>>> import numpy as np
>>> a = [1, np.nan, 2, 3]
>>> np.nanmean(a)
2.0
>>> np.nansum(a)
6.0
>>> np.isnan(a)
array([False, True, False, False], dtype=bool)
Probabilmente "Nessuno", se ho capito bene. – Makoto
Numpy utilizza [matrici mascherate] (http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.html). – Veedrac