数据清理

Stata数据清理整理（小白）

目录1.数据导入1.1导入方法2.数据管理2.1浏览排序2.2基本描述2.3变量特征2.4定义新变量2.5转化——"reshape"2.6合并3.命令结构和选项数据导入导入方法“use”命令加数据的路径和名称。先用“cd”命令进入数据所在的目录，然后用“use”命令直接加数据的名称来导入数据。TIPS:适合批量点击菜单、图标其他格式文件：-格式转化（软件StatTransfer）-"insheet
春雷滚滚_Rita·2019-02-17 16:09

AweEraser for Mac(强力数据清理工具)激活版

AweEraserforMac破解版是一款强力数据清除工具，帮助您从Mac永久删除本地硬盘、U盘、移动硬盘、存储卡和其他具有军事和政府级存储设备上的数据，就算用专业的数据恢复软件也无法实现恢复，非常适用于对数据安全要求非常高的用户。此外软件还附带了软件卸载功能以及浏览器缓存清除功能。原文及下载地址：www.mac69.com/mac/4071.htmlAweEraserforMac破解版安装教程A
希希的莫斯呱·2018-12-31 21:43

Lending Club贷款数据分析——数据清洗

2007-2015年LendingClub平台的贷款数据，所以数据量非常庞大大概有90W行*74列本来想用EXCEL进行分析，但是看到连打开都需要1分钟之后我放弃了这样的想法本次主要使用pandas进行数据清理思路为
金穗卡·2018-12-30 21:03

光伏发电预测（一）

主要工作还是在数据清理上和特征工程上。做好了这两项后面的预测过程倒是比较简单。比赛要求：利用之前若干时段的光伏发电参数，预测未来两个月的正向有功总电量。具体见下文。
Joovo·2018-12-30 00:17

MAC安装python jupyter notebook

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。jupyter是安装JupyterNotebook之前必须装的一个库安装ju
柯之梦·2018-12-29 09:02

期末大作业

importjiebapath=r'"E:\中文数据清理\147\"'withopen(r'E:\中文数据清理\stopsCN.txt',encoding='utf-8')asf:stopword=f.read
zoyeln·2018-12-24 08:00

期末

importjiebapath=r'"E:\中文数据清理\147\"'withopen(r'E:\中文数据清理\stopsCN.txt',encoding='utf-8')asf:stopword=f.read
扁儿·2018-12-20 22:00

python数据挖掘－读书笔记(一)关联规则挖掘中Apriori算法与例子

导读1.KDD过程：问题陈述、数据收集和储存、数据清理、数据挖掘、表示和可视化、问题解决。2.频繁项集：若干个项的集合。在本篇文章中，频繁项集被延伸为购物篮。
Ff俯仰之间·2018-12-06 20:19

完整的R语言预测建模实例-从数据清理到建模预测

概述本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战(多重)共线性的挑战预测因子的量纲差异以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会涉及到五个挑战中的缺失值，量纲和共线性问
cyydjt·2018-11-27 16:59

如何对线上Redis进行数据清理

最主要的应用场景在于为分布式系统提供公用内存服务，而在使用的过程中，尤其是线上的高可用环境，需要时刻注意其内存占用情况，一旦其内存吃紧，就会导致Redis性能下降，并引发服务不可用；此时除了硬件扩展，一个经常使用的手段就是线上数据清理如何清理线上环境
简xiaoyao·2018-11-18 20:34

Jupyter Notebook的安装和运行

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。----------引用自百度
bo_Wen_h·2018-11-17 12:32

Jupyter Notebook的安装和运行

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。----------引用自百度
bo_Wen_h·2018-11-17 12:32

如何从0开始了解一个数据引擎

根据本人浅薄的经验，了解一个数据引擎可能涉及以下问题：目录1.概念2.架构3.部署4.元数据5.写数据链路6.查询链路阶段总结一些经常被关心的功能和特点7.旧数据清理8.数据的hash9.离线文件导入导出
gloria_y·2018-11-08 00:03

centos7安装 jupyter

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等--------来至百度百科系统：centos7centos7默认是python2，
断臂人·2018-11-07 22:18

机器学习笔试面试超详细总结（二）

文章目录51、概率和信息量的关系52、数据清理中，缺失值的处理方法53、统计模式分类问题54、语言模型0概率问题55、逻辑回归和多元回归分析的不同56、关于Word2Vec57、词向量58、二次准则函数的
呆呆的猫·2018-10-28 22:07

处理数据缺失的结构化解决办法

我在数据清理与探索性分析中遇到的最常见问题之一就是处理缺失数据。首先我们需要明白的是，没有任何方法能够完美解决这个问题。
dkhadoop·2018-10-26 14:35

处理数据缺失的结构化解决办法

我在数据清理与探索性分析中遇到的最常见问题之一就是处理缺失数据。首先我们需要明白的是，没有任何方法能够完美解决这个问题。
dkhadoop·2018-10-26 14:35

redis数据清理

给定所有的redis的键，去掉redis.ini和redisconfig.lua中没有键lua版本实现print_r模块localprint_r={}functionprint_r:sub_print_r(t,indent)    if(print_r_cache[tostring(t)])then      print(indent.."*"..tostring(t))    else     
站在风口的熊·2018-10-19 17:09

mysql数据清理及常见问题

数据库瘦身及常见问题1、摘要2、首先表空间按大小排序3、根据表空间大小，判断哪些表需要优化。4、备份表，并清除过期日志信息5、问题描述6、问题解决方法7、结论1、摘要在系统前期开发过程中（还没有系统拆分），会遇到表空间会越来越大，这时候需要做一些瘦身的操作。2、首先表空间按大小排序SELECT*from(selectround(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2)conten
一片-绿叶·2018-10-11 10:45

ubuntu 16.04安装jupyter notebook使用与进阶

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等;是一款非常好用的基于web方式使用pytho
dyc2005·2018-09-29 13:50

数据预处理——框架总结篇

1.数据预处理的技术数据清理：清除数据中的噪声，纠正不一致。数据集成：将多个数据源的数据合并到一个一致的数据存储中，如数据仓库。数据规约：通过聚集、删除冗余特征、聚类来降低数据的规模。
万勇's Blog·2018-09-27 22:26

《Pandas Cookbook》第03章 数据分析入门

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2018-09-26 08:51

2018-9-18-maven命令行 和 IDEA编辑器查看 maven

一、maven命令行mvnclean表示运行清理操作（会把target文件夹中的数据清理）mvncleancompile表示先运行清理后运行编译，会将代码编译到target文件夹中mvncleantest
养柱专业户·2018-09-18 19:16

Core Table Housekeeping案例1

一、为什么要做数据清理？●系统运行一段时间后，会产生历史数据，保存太久会降低系统处理效率。比如：账户计提历史表。
小代嘚吧嘚·2018-09-12 12:21

Zabbix历史数据清理

1、统计数据库中每个表所占的空间：12345mysql>SELECTtable_nameAS"Tables",round(((data_length+index_length)/1024/1024),2)"SizeinMB"FROMinformation_schema.TABLESWHEREtable_schema='zabbixdb'ORDERBY(data_length+index_lengt
snlia·2018-09-12 10:03

数据挖掘（三）：数据预处理

3.1数据预处理：概述3.1.1数据质量数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性3.1.2数据预处理的主要任务数据清理、数据集成、数据归约、数据变换数据清理通过填写缺失值，光滑噪声数据
小丁喵·2018-09-11 00:00

《Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering》阅读笔记

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习
chen5561·2018-09-03 22:50

【数据预处理】如何处理丢失的数据

“归罪的概念既诱人又危险”（RJALittle＆DBRubin）我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失值。首先，要了解没有好的方法来处理缺失的数据。
ChenVast·2018-09-03 16:08

【数据预处理】如何处理丢失的数据

“归罪的概念既诱人又危险”（RJALittle＆DBRubin）我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失值。首先，要了解没有好的方法来处理缺失的数据。
ChenVast·2018-09-03 16:08

【我的python机器学习之路·1】数据预处理

常用的数据预处理方法主要有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等。我们用python进行数据
zhengyuv·2018-09-02 22:00

数据挖掘（一）：引论

知识发现过程由以下步骤的迭代序列组成：1.数据清理（消除噪声和删除不一致数据）2.数据集成（多种数据源可以组合在一起）3.数据选
小丁喵·2018-08-31 00:00

python数据分析——python类似sql用法(四)

——pythonsqlpandas在数据处理上有着丰富且高效的函数，我们把数据清理、整理好后，只是一张原始的DataFrame。
Arwen_H·2018-08-17 12:46

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第三部分

该系列的第一部分包括数据清理，探索性数据分析，特征工程和特征选择
ChenVast·2018-08-14 10:36

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第三部分

该系列的第一部分包括数据清理，探索性数据分析，特征工程和特征选择
ChenVast·2018-08-14 10:36

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第一部分

我们将按照一般的机器学习工作流程逐步进行：数据清理和格式化探索性数据分析特征工程和选择比较性能
ChenVast·2018-08-14 10:45

【机器学习】完整的机器学习项目演练：第一部分

我们将按照一般的机器学习工作流程逐步进行：数据清理和格式化探索性数据分析特征工程和选择比较性能
ChenVast·2018-08-14 10:45

python数据分析——数据清理(二)

上一章给大家介绍了如何查看数据与选取你所需要的数据，这篇给大家介绍一下选择完数据如何对数据进行处理。往往我们拿到的数据经过查看过都会存在一些不能满足需求的问题，这时就可能需要对原数据进行一些修改与整理。比如：Python字段名修改、列名选择修改、索引重置、异常值替换、数据类型转化、数据组合等。还是主要给大家介绍一下一些常用涉及到的方法，本章结构请见目录：文章目录一、清理数据列名修改索引修改内容修改
Arwen_H·2018-08-11 23:10

3.4数据预处理（二） - 数据清洗（Data Cleansing）

如若希望尽可能小让缺失值、噪声等脏数据影响数据挖掘的结果，更有效的方法应是提高数据质量，即进行数据清理过程。一句话解释版本：数据清洗就是通过缺失值处理，噪声数据光
Orange_Spotty_Cat·2018-08-07 17:07

python学习笔记分享(十四)集合

集合的注意事项：集合会自动把重复的数据清理掉；且集合是无序的，不能试图去索引集合中的某一个元素。一：创建集合创建集合有两种方法：1.直接把一堆元素用大括号括起来。2.
计科李昂·2018-07-31 19:24

Kafka压缩

一、kafka压缩几点说明首先说明一点kafka的压缩和kafka的compact是不同的，compact就是相同的key只保留一条，是数据清理方式的一种和kafka的定期删除策略是并列的；而kafka
明翼·2018-07-30 16:09

python数据分析学习更新目录

python安装之anaconda数据分析思路python数据分析学习框架数据分析pandas库pandas数据导入数据查看与选取(一)数据清理(二)python删除指定列或多列单个或多个内容数据运算符
Arwen_H·2018-07-30 11:36

【机器学习入门系列】第七章 机器学习的下一步学习

第3章是关于数据清理的，这可能是最重要的一步。接下来，在第4章中，我们分享了我们最喜欢的特征工程启发式方法。在第5章中，我们讨论了正则化和集合，并且您了解了5种利用这些机制的算法。
ChenVast·2018-07-30 11:04

【机器学习入门系列】第四章 特征工程

通常，您可以将数据清理视为减法和特征工程的过程，
ChenVast·2018-07-30 10:23

【机器学习入门系列】第三章 数据清理

基于这些见解，是时候通过数据清理将我们的数据集变为尖端形状。数据清理的步骤和技术将因数据集而异。因此，单个指南无法涵盖您可能遇到的所有内容。但是，本指南提供了可靠的起始框架，每次都可以使用。
ChenVast·2018-07-30 10:34

jupyter notebook快速入门及使用详解

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。
WilsonSong1024·2018-07-29 19:37

关于Redis的数据清理

关于Redis的数据清理我们数据平台中有使用Redis来给线上提供低延时（20毫秒以内）的高并发读写请求，其中最大的Redis使用了阿里云的Redis集群（256G），存储的记录超过10亿，Key的有效期设置为
羽翼天宇·2018-07-29 16:40

【机器学习】机器学习入门系列（共七章）

第1章：鸟瞰图首先，让我们从数据科学的“80/20”开始......一般来说，我们可以将应用的机器学习分解为以下几个块：该数据科学入门将涵盖探索性分析，数据清理，特征工程，算法选择和模型培训。
ChenVast·2018-07-27 15:14

【机器学习】机器学习入门系列（共七章）

第1章：鸟瞰图首先，让我们从数据科学的“80/20”开始......一般来说，我们可以将应用的机器学习分解为以下几个块：该数据科学入门将涵盖探索性分析，数据清理，特征工程，算法选择和模型培训。
ChenVast·2018-07-27 15:14

对pandas中Series的map函数详解

使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式。
晓东邪·2018-07-25 09:40

使用 NumPy 和 Pandas 进行 Python 式数据清理

MalayAgarwal译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：github.com/xitu/gold-m…译者：bambooom校对者：luochen1992，Hopsken使用NumPy和Pandas进行Python式数据清理数据科学家花费大量时间清理数据集
Rango_lhl·2018-07-09 15:38
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