Заповнення пропусків у неперервних змінних

Feature Engineering для машинного навчання в Python

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

Видалення пропусків

  • Не можна видаляти рядки з пропусками в тестовій вибірці
Feature Engineering для машинного навчання в Python

Що ще можна зробити?

  • Категоріальні стовпці: замінюйте пропуски найчастішим значенням або рядком-позначкою, наприклад «None»
  • Числові стовпці: замінюйте пропуски доречним значенням
Feature Engineering для машинного навчання в Python

Міри центральної тенденції

  • Середнє
  • Медіана
Feature Engineering для машинного навчання в Python

Обчислення мір центральної тенденції

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

92565.16992481203
55562.0
Feature Engineering для машинного навчання в Python

Заповнення пропусків

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

df['ConvertedSalary'] = df['ConvertedSalary']\
                         .astype('int64')
Feature Engineering для машинного навчання в Python

Округлення значень

df['ConvertedSalary'] = df['ConvertedSalary'].fillna(
    round(df['ConvertedSalary'].mean())
)
Feature Engineering для машинного навчання в Python

Давайте потренуємось!

Feature Engineering для машинного навчання в Python

Preparing Video For Download...