数据清洗

hive 数据清洗大致流程

–创建hivemock_data管理表createtablemock_data(uuidSTRING,nameSTRING,englishNameSTRING,genderSTRING,birthSTRING,identityNumSTRING,nationalitySTRING,eductionSTRING,occupationSTRING,titleSTRING,phoneNumberSTRI
JasonZ_1·2023-08-31 15:24

时间序列分析-Python-纯新手教程

2.数据采集和处理:收集相应时间序列数据，并进行必要的数据清洗和预处理，例如去除异常值、缺失值等。3.时序图观察:绘制时序图，对数据的基本特征和趋势
lmyuuuu·2023-08-31 14:31

python---数据清洗

数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集，毫不夸张地说，数据清洗会占据他们80%的工作时间，而真正用来分析数据的时间只占到20%左右。所以，数据清洗到底是在清洗些什么？
CodingAndCoCoding·2023-08-31 14:00

Python 教学 | Pandas 妙不可言的条件数据筛选

(1)比较数据值(2)是否为空值(3)文本内容筛选(4)数据值长度(5)日期筛选(6)其他2、复合条件筛选Part4总结Part5Python教程Part1前言在Python中，第三方库Pandas是数据清洗
企研数据·2023-08-31 13:23

python数据分析基础—Pandas数据类型转换

方法强制转换数据的类型2.自定义函数进行数据类型转换3.使用Pandas提供的函数to_numeric()三、实际业务应用一、Pandas、Numpy、Python各自支持的数据类型利用Pandas进行数据清洗
sodaloveer·2023-08-31 13:24

应用软件机器人自动录入数据，提升乡村振兴工作效率

手动录入数据、常态开展数据清洗等问题层出不穷，严重影响了基层乡村振兴工作的成效。针对这一问题，引入博为小帮软件机器人将流程自动化成为了新的解决方案。
weixin_43623368·2023-08-31 11:06

数学建模：数据的预处理

文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛文章目录数据预处理数据变换数据清洗缺失值处理异常值处理数据预处理数据变换常见的数据变换的方式：通过某些简单的函数进行数据变换。
HugeYLH·2023-08-31 08:11

mysql存储过程之遍历设置表中某些字段值

那么后面是做了一个数据清洗，给300张表is_turnout字段设置成null值。若要一个一个表update，工作量也确实有点大了。可以用mysql的存储过程来实现。
鸢尾の·2023-08-30 14:55

“泰迪杯” 挑战赛 - 利用协同过滤与卷积神经网络为电视产品制订智能化营销推荐

目录问题重述模型假设数据预处理3.1数据清洗3.1.1数据缺失的分析和处理3.1.2数据异常的分析和处理3.2数据规约数据分析4.1电视产品体系图4.2收视用户体系图4.3用户收视信息分析4.3.1用户收视信息
爱学习的数据喵·2023-08-30 14:22

如何使用Python爬虫清洗和处理摘要的数据

数据清理的重要性：解释为什么数据清洗是数据分析的重要步骤。强调数据质量对于准确分析结果的影响。数据清洗的常见问题：提取数据中常见的问题，如提取值、重复值、格式问题等。分析这些问题对
小白学大数据·2023-08-30 02:35

实训笔记8.28

实训笔记8.288.28笔记一、大数据计算场景主要分为两种1.1离线计算场景1.2实时计算场景二、一般情况下大数据项目的开发流程2.1数据采集存储阶段2.2数据清洗预处理阶段2.3数据统计分析阶段2.4
cai-4·2023-08-29 22:31

Python数据清洗80%的工作量,看这篇就够了

数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集，毫不夸张地说，数据清洗会占据他们80%的工作时间，而真正用来分析数据的时间只占到20%左右。所以，数据清洗到底是在清洗些什么？
Python编程社区·2023-08-29 18:49

文件夹中内容太杂乱，别慌，用Excel给文件夹做个带链接的目录吧

PowerQuery是Excel数据清洗的神器，如果你用的版本是2010及以上，可以尝试了解一下它的强大之处。数据处理好之后，只需一键刷新就可以一劳永逸啊。
查查老师讲Excel·2023-08-29 18:37

一图胜千言，想让数据产生影响力，必须拥有好上手的BI数据分析工具

当杂乱无章的数据，经过数据清洗后，得到了想用的数据，但是查看这些数据通过数据库只能看到数据本身，无法看到其中的规律，可以通过BI数据分析工具，图形化展示数据，使数据更形象化的展现在用户面前，更容易看出规律
明月说数据·2023-08-28 18:26

Python案例｜Pandas正则表达式

字符串的处理在数据清洗中占比很大。也就是说,很多不规则的数据处理都是在对字符串进行处理。Excel提供了拆分、提取、查找和替换等对字符串处理的技术。
TiAmo zhang·2023-08-28 13:21

pandas由入门到精通-数据清洗-分类数据

pandas-02-数据清洗&预处理E.分类数据1.适用情况2.Categorical扩展数据类型2.1通过astype将一个Series转化为Categorical类2.2通过pd.Categorical
Wumbuk·2023-08-28 05:11

Pandas学习

Pandas介绍Pandas基于Numpy的一个第三方的工具库，Pandas主要是，用于做数据清洗方面的工作，如果是数据量比较大，而且清洗工作不是那么复杂的话，通常几步代码就能搞定Pandas和Numpy
Wangthirteen·2023-08-28 05:20

股票爬虫

看不懂代码的同学可以去找第一篇看一看第一篇点击此链接文章目录股票爬虫（第二篇：代码实现）看不懂代码的同学可以去找第一篇看一看前言准备1、新建Maven项目2、需要的依赖、包代码编写1、获取网页返给我们的json2、太乱了，看的眼疼（那就数据清洗一下
李南想做条咸鱼·2023-08-27 16:17

模糊匹配——stata matchit 函数

一、引言数据清洗过程中常见的数据处理方式之一是：数据匹配，其中包括精确匹配与模糊匹配。
优秀的华华·2023-08-27 15:33

Kaggle分类问题Titanic——Machine Learning from Disaster

目录前言1题目介绍2数据清洗3数据可视化分析4模型训练5源码前言这是我在大三选修课的课程设计，内容参考了Kaggle上高赞的代码，有详细批注，整体比较基础，结构相对完整，便于初学者学习。
Fishermen_sail·2023-08-27 11:55

几个nlp的小任务（抽取式问答）

安装库抽取式问答介绍、SQuAD数据集初始化参数加载、导入数据集查看数据集示例加载tokenizer对长文本处理的演示对答案的位置进行验证整合刚才的步骤对数据集中的数据进行预处理加载微调模型设置args参数使用数据清洗设置训练函数
码manba·2023-08-27 08:52

Pandas数据分析教程-数据清洗-扩展数据类型

pandas-02-数据清洗&预处理扩展数据类型1.传统数据类型缺点2.扩展的数据类型3.如何转换类型文中用S代指Series，用Df代指DataFrame数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，
Wumbuk·2023-08-26 21:19

pandas数据分析教程-数据清洗-缺失值处理

pandas-02-数据清洗&预处理A.缺失值处理1.Pandas缺失值判断2.缺失值过滤2.1Series.dropna()2.2DataFrame.dropna()3.缺失值填充3.1值填充3.2向前
Wumbuk·2023-08-26 21:48

Pandas数据分析教程-数据处理

pandas-02-数据清洗&预处理B.数据处理1.重复值处理2.map逐元素转换3.值替换4.改变索引值5.离散化与分箱6.检测过滤异常值7.排列与随机采样8.根据类别生成one-hot向量，向量化文中用
Wumbuk·2023-08-26 21:17

python数据清洗—利用pandas筛选数据

利用pandas筛选数据直接筛选函数筛选直接筛选比较运算符(==、、>=、=15的数据data_pos[data_pos['cdr_duration']>=15]##用比较运算符“>=”直接筛选筛选cdr_duration60的数据data_pos[(data_pos['cdr_duration']60)]函数筛选比较函数(eq,ne,le,lt,ge,gt)筛选出frand_flag为0的数据d
sodaloveer·2023-08-26 17:32

时间序列分析—缺失值处理

时间序列分析—缺失值处理本文依据知乎大佬的文章清洗数据数据清洗是数据分析的一个重要环节，对于时间序列数据也不例外，本节将详细介绍针对时间序列数据的数据清洗方法。
懒惰的coder·2023-08-26 15:05

【Chapter 7.1 】处理缺失数据

【Chapter7】数据清洗和准备其实数据分析中80%的时间都是在数据清理部分，loading,clearning,transforming,rearranging。
蜘蛛的梦呓·2023-08-26 04:15

python csv pandas_Python Pandas——Read_csv详解

再数据读取时进行数据预处理，这样不仅可以加快读取速度，同时为后期数据清洗及分析打下基础。
weixin_39633090·2023-08-26 00:09

我的学习笔记：数据处理

数据清洗对数据进行处理和加工，以使其适合分析和建模。数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作，以提高数据的可靠性和准确性，避免数据分析时出现偏差，提高决策的准确性。
iiiLISA·2023-08-25 17:15

Kaggle回归问题Mercedes——Benz Greener Manufacturing

目录前言1题目介绍2数据清洗3数据可视化分析4模型训练5源码前言这是我在大三选修课的课程设计，内容参考了Kaggle上高赞的代码，有详细批注，整体比较基础，结构相对完整，便于初学者学习。
Fishermen_sail·2023-08-25 07:34

Python Pandas——Read_csv详解

再数据读取时进行数据预处理，这样不仅可以加快读取速度，同时为后期数据清洗及分析打下基础。导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpfromp
Kaspar433·2023-08-24 21:30

【飞浆AI创造营】四： 数据获取与处理

首先介绍一下完整的数据准备流程（这里只给出CV版本）：完整流程概述图像处理完整流程图片数据获取图片数据清洗----初步了解数据，筛选掉不合适的图片图片数据标注图片数据预处理datapreprocessing
坚硬果壳_·2023-08-24 20:51

R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理、Meta加权机器学习与非线性Meta分析

目录专题一Meta分析的选题与检索专题二Meta分析与R语言数据清洗及统计方法专题三R语言Meta分析与作图专题四R语言Meta回归分析专题五R语言Meta诊断分析专题六R语言Meta分析的不确定性专题七机器学习在
WangYan2022·2023-08-24 19:24

全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用

查看原文>>>全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用目录专题一、Meta分析的选题与检索专题二、Meta分析与R语言数据清洗及统计方法专题三、R语言Meta分析与作图专题四、R语言Meta回归分析专题五
吹翻书页的风·2023-08-24 18:30

数据清洗——气温历史数据

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmplmpl.rcParams["font.sans-serif"]=["HarmonyOSSansSC"]%matplotlibinline读取数据data=pd.read_excel("气温历史数据.xlsx")data.head()城市日期当日最
嘿嘻哈呀·2023-08-24 16:23

数据分析之路应该是就此开启了

数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换以及数据规约等，为后续分析做好准备。统计分析：包括假设检验、回归、因子分析、聚类等，探究变量之间的相关性和影响因素。机器学习：分类、聚类
iiiLISA·2023-08-24 15:54

Python数据清洗80%的工作量,看这篇就够了

数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集，毫不夸张地说，数据清洗会占据他们80%的工作时间，而真正用来分析数据的时间只占到20%左右。所以，数据清洗到底是在清洗些什么？
yoku酱·2023-08-24 03:22

123在线民宿 UGC 数据挖掘实战--快速实现民宿整体的意见挖掘

快速实现民宿整体的意见挖掘数据准备对于采集后的在线评论，本次实验采用的主要的处理步骤包含：数据转换、数据清洗、数据划分、数据建模和数据可视化，在线源数据如下所示。
Jachin111·2023-08-23 09:00

pyspark基础学习——数据处理

目录前言一、准备工作和数据的导入选择1.1导入数据1.2选择数据子集：1.3列名重命名二、数据清洗2.1检测空值数量2.2删除存在空值的行2.3forward，backward填充三、数据处理3.1数据筛选
紫金叮咛·2023-08-23 08:43

大数据学习的必备五大核心技术

首先，本文给出了一个通用的大数据处理框架，主要分为以下几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
AydanLinux·2023-08-23 03:57

机器学习之数据清洗

一、介绍数据清洗是机器学习中的一个重要步骤，它涉及对原始数据进行预处理和修复，以使数据适用于机器学习算法的训练和分析。
物随心转·2023-08-22 21:01

ETL 数据清洗工具informatica

windows系统基于Oracle数据库安装Informatica9.1的安装步骤、连接客户端使用、重启服务ETL数据清洗工具总结-osc_a0ivqvbh的个人空间-OSCHINA-中文开源技术交流社区
你的凯子很吊·2023-08-22 15:18

数据分析入门（1）

互联网公司数据分析的应用场景运营：用户运营（用户分类，用户生命周期），活动运营，内容运营，商品运营产品：产品功能，产品体验，产品调研，用户需求调研市场：商务合作效果，渠道推广效果，投入产出比流程需求分析——数据收集——数据清洗
皮咔皮咔_·2023-08-22 14:02

数据分析第三步：数据预处理

一般情况下，数据预处理主要有数据清洗（如对异常值、缺失值、数据格式的处理）、构造新变量（均值、因子分子中的因子）、数据标准化、数据类型的变换等。
数据分析那些事·2023-08-22 10:44

数据仓库一分钟

一般来讲，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据即可，至于数据
mengml_smile·2023-08-22 07:59

01.机器学习引言

1.机器学习的步骤1.数据搜集其中数据划分，是将数据集分为训练集、验证集和测试集（通常不考虑时间）2.数据清洗3.特征工程提取对象：原始数据（特征提取一般在特征选择之前）提取目的：自动地构建新的特征，将原始数据转换为一组具有明显物理意义
Tiny_G·2023-08-21 16:00

python地址数据清洗

address_clean.pyimportpymysqlfromsqlalchemyimportcreate_engineimportpandasaspdimportrefromsettingsimport*defcreate_conn(user,password,host,port,database):returncreate_engine(
GIS从业者·2023-08-20 10:09

python数据分析的一些基本概念

过程：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理（数据清洗、数据转换）、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段数据类型：表格型数据多维数组（矩阵）通过关键列间隔平均或不平均的时间序列excel是最广泛的数据分析工具为什么用
穷到没有姓名·2023-08-20 02:20

大数据及软件教学与实验专业实训室建设方案

以下是大数据及软件教学与实验的一般内容：1.数据基础知识：教授学生关于数据的基本概念、数据类型、数据收集和数据清洗等基础知识。
武汉唯众智创·2023-08-19 09:56

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三）

深入解析MapReduce的大数据魔力（三）3.5MapReduce内核源码解析3.5.1MapTask工作机制3.5.2ReduceTask工作机制3.5.3ReduceTask并行度决定机制3.6数据清洗
老虎也淘气·2023-08-19 05:46
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