如何处理 Azure 机器学习工作室中的缺失值
How to deal with missing values in Azure Machine Learning Studio
看来我有672个任务值，据统计。
QuotedPremium 列中有 NULL 值。
我实现了清理缺失数据模块，它应该用 0 替换缺失值，但出于某种原因我仍然看到 NULL 值作为 QuotedPremium，但是...它说缺失值 = 0
在这里你看到它告诉我缺失值 = 0，但仍然有 NULL
那么在我 运行 清理缺失数据模块之后到底发生了什么？为什么它 运行 成功但仍然有 NULL 值，即使它告诉缺失值的数量是 0。
NULL确实是一个值；包含 NULL 的条目 而不是 缺失，因此它们既不会被 'Clean Missing Data' 运算符清除，也不会报告为缺失。
因为它们并不是真正的缺失值，所以它是一个字符串 NULL，它被添加到所有这些单元格中。因此，为了用 0 替换这些值，您可以在下面使用：
使用Execute R Script模块，并在其中添加这段代码。
dataset1 <- maml.mapInputPort(1); # class: data.frame
dataset1[dataset1 == "NULL"] = 0; # Wherever cell's value is "NULL", replace it with 0
maml.mapOutputPort("dataset1"); # return the modified data.frame
图片相同：
看来我有672个任务值，据统计。 QuotedPremium 列中有 NULL 值。
我实现了清理缺失数据模块，它应该用 0 替换缺失值，但出于某种原因我仍然看到 NULL 值作为 QuotedPremium，但是...它说缺失值 = 0
在这里你看到它告诉我缺失值 = 0，但仍然有 NULL
那么在我 运行 清理缺失数据模块之后到底发生了什么？为什么它 运行 成功但仍然有 NULL 值，即使它告诉缺失值的数量是 0。
NULL确实是一个值；包含 NULL 的条目 而不是 缺失，因此它们既不会被 'Clean Missing Data' 运算符清除，也不会报告为缺失。
因为它们并不是真正的缺失值，所以它是一个字符串 NULL，它被添加到所有这些单元格中。因此，为了用 0 替换这些值，您可以在下面使用：
使用Execute R Script模块，并在其中添加这段代码。
dataset1 <- maml.mapInputPort(1); # class: data.frame
dataset1[dataset1 == "NULL"] = 0; # Wherever cell's value is "NULL", replace it with 0
maml.mapOutputPort("dataset1"); # return the modified data.frame
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