Remplir les valeurs continues manquantes

Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

Suppression des valeurs manquantes

  • Impossible de supprimer les lignes manquantes dans l'ensemble de test
Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Quoi d'autre pouvez-vous faire ?

  • Colonnes catégorielles : Remplacer par la modalité la plus fréquente ou une chaîne indicatrice comme « None »
  • Colonnes numériques : Remplacer par une valeur appropriée
Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Mesures de tendance centrale

  • Moyenne
  • Médiane
Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Calcul des mesures de tendance centrale

print(df['ConvertedSalary'].mean())
print(df['ConvertedSalary'].median())

92565.16992481203
55562.0
Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Remplir les valeurs manquantes

df['ConvertedSalary'] = df['ConvertedSalary'].fillna(
    df['ConvertedSalary'].mean()
)

df['ConvertedSalary'] = df['ConvertedSalary']\
                         .astype('int64')
Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Arrondir les valeurs

df['ConvertedSalary'] = df['ConvertedSalary'].fillna(
    round(df['ConvertedSalary'].mean())
)
Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Passons à la pratique !

Ingénierie des caractéristiques pour le Machine Learning en Python

Preparing Video For Download...