利用stata根据上行数据来填充缺失值

作者: 松柏林stata | 来源:发表于2021-01-28 13:20 被阅读0次

利用stata根据上行数据来填充缺失值
基于随机森林的缺失值处理
121、处理缺失数据
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Java-Spark Dataset中向前填充缺失值
数据挖掘中的预处理
【OFFICE 365】Ctrl+G 批量修改筛选结果

clear
input id str20 dob str20 gender sbp
1001  22jan65         M    160
1001        .         .    175
1001        .         .    150
1002  15may43         F    140
1002        .         .    170
1002        .         .    155
1002        .         .    160
end

list

bysort id: replace dob    =    dob[_n-1] if dob == "."
bysort id: replace gender = gender[_n-1] if gender == "."

list

原来数据

填充后数据

利用stata根据上行数据来填充缺失值
基于随机森林的缺失值处理
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...
121、处理缺失数据
处理缺失数据滤除缺失数据填充缺失数据如果全为NA值则插值方法不起作用。源码：
Pandas-其他
多个DataFrame操作合并处理数据填充缺失值使用一个全局常量填充缺失值：将缺失值用同一个常数（如Unk...
机器学习 - 特征工程
数据处理缺失值处理行数据缺失过多，用户区分度就会降低，列数据缺失过多会导致建模存在偏差fillna：填充缺失值；...
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数据预处理缺失值处理直接舍弃整条记录手动填充修正使用均值等不影响整体分布的数值填充利用余下完整的数据预测...
【python】数据清洗
1.处理缺失值判断是否含缺失值/统计缺失值筛选所有含缺失值的表格删除含缺失值的数据用新值填充空值对应值替...
Java-Spark Dataset中向前填充缺失值
在处理时序数据时，会遇到缺失数据的情况，在Dataset数据填充中会有均值填充、最大值填充、最小值填充，但业务要求...
数据挖掘中的预处理
【数据清洗】Part 1：缺失值处理忽略元组人工填写缺失值使用一个全局常量填充缺失值：例如将缺失值用“Unk...
【OFFICE 365】Ctrl+G 批量修改筛选结果
本节我们将继续数据筛选的话题，对原始数据集进行高级筛选，并对筛选后的记录进行缺失值填充，而不是全部缺失值的填充。 ...