在使用Python中linregress函数做线性回归时,我的时间序列数据中有缺失值,而且不同点的缺失值不一样,该怎么处理
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- 「已注销」 2023-04-12 08:26关注
以下内容部分参考ChatGPT模型:
在使用Python中linregress函数做线性回归时,可以使用pandas库中的fillna()函数将缺失值填充为0或者均值、中位数等统计量。在进行线性回归时,需要将缺失值对应的数据点剔除掉,可以使用numpy库中的isnan()函数将缺失值对应的位置找出来,然后使用pandas库中的dropna()函数将对应的数据点剔除掉。下面是一个简单的例子:
import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import linregress # 创建一个时间序列数据,包含缺失值 data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8, 9, 10]) # 将缺失值填充为0 data = data.fillna(0) # 找出缺失值对应的位置,剔除掉 mask = np.isnan(data) x = np.arange(len(data))[~mask] y = data[~mask] # 进行线性回归 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)
在上面的例子中,我们将缺失值填充为0,然后使用isnan()函数找出缺失值对应的位置,使用~mask可以将True和False进行反转,得到非缺失值对应的位置,然后从原始数据中取出对应的x和y,进行线性回归。
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