A.人工添加方法
B.用样本统计量的值去代替缺失值
C.只排除有缺失值的项目问题,但保留个案
D.将有缺失值的个案整个删除
E.用统计模型估计值去代替缺失值
第1题:
数据清理中,处理缺失值的方法是
A.估算
B.整例删除
C.变量删除
D.成对删除
第2题:
4、在实际环境下,很多数据集都包含缺失数据,对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种?
A.删除缺失记录
B.固定值填充
C.未缺失平均值填充
D.未缺失众数
第3题:
32、缺失值处理的方法不包括()
A.进行随机值填充
B.0值填充
C.均值填充
D.丢弃缺失太多的变量
第4题:
对于一个Series或DataFrame对象来说,如下选项中说法错误的是哪一个?
A.isnull()方法可以用来判断缺失值
B.drop()方法可以用来删除缺失行
C.fillna()方法可以用来填充缺失值
D.fillna()方法可通过method参数指定缺失值用其上或其下的第一个非缺失值填充
第5题:
5、在实际环境下,很多数据集都包含缺失数据,对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种?
A.缺失作为属性的一个取值
B.利用模型预测缺失值
C.用最少的属性值填充
D.用最大值填充