问卷数据清洗

Celery+Redis：高效实现Python分布式任务队列与异步处理

它能够高效处理大量消息，广泛应用于Python项目中，适用于发送电子邮件、数据清洗等耗时任务。

船长@Quant·2025-03-25 09:14

基于Flink SQL的实时指标多维分析模型

接入消息队列数据，定义字段映射规则；2.创建目标表es_sink配置Elasticsearch输出；3.通过多级视图（tmp→tmp_dedup→tmp1/tmp2→tmp3→tmp_groupby）实现数据清洗

PONY LEE·2025-03-24 22:57

电商精准营销—数据预处理概述

第1关：数据预处理-数据清洗任务描述本关任务：对指定样本数据进行预处理，掌握数据预处理的技巧。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.数据样本抽取的方法；2、数据清洗的技巧。

Ssaty.·2025-03-24 19:35

Python 正则表达式超详细解析：从基础到精通

无论是在数据清洗、网页爬虫，还是日志分析、自然语言处理等应用场景中，正则表达式都展现出了无可比拟的优势。本文将深入且全面地剖析Python正则表达式，从最基础的概念

2201_75491841·2025-03-24 19:34

线上一个隐匿 Bug 的复盘

今天和大家分享这个线上隐匿的Bug，也好在工作的项目中得以借鉴哈~需求背景主题：民宿入住回访问卷描述：针对入住民宿的顾客，在离店后的当天或第二天内需要给顾客发送本次入

Wu_Candy·2025-03-23 22:35

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2

西攻城狮北·2025-03-23 17:44

读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层

ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。

qq_38215991·2025-03-23 08:11

Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三

萧十一郎@·2025-03-23 06:43

MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL

数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二、Transform数据清洗和转换

Ice星空·2025-03-23 03:45

HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理

统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。

噗老师·2025-03-22 12:25

Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析

萧十一郎@·2025-03-22 08:48

【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件

Pytorch猫狗分类用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类

努力的小巴掌·2025-03-21 22:14

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取

LCG元·2025-03-21 17:27

8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南

Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧，涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓，并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用

wolf犭良·2025-03-21 10:25

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具

1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中，数据清洗作为数据预处理的重要环节，对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。

SuperAGI2025·2025-03-21 03:04

Pandas完全指南：数据处理与分析从入门到实战

环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战

xiaoyu❅·2025-03-19 23:35

每日实战：python爬虫之网页跳转-以某博为例

一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口，实现实时热搜数据抓取，重点解决：话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→

代码CC·2025-03-19 20:15

Python 数据分析实战：电动汽车行业发展态势与市场策略洞察

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5

萧十一郎@·2025-03-19 14:28

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码

gs80140·2025-03-19 10:23

全面解析手机租赁平台开发的关键要素与实施策略

红点聊租赁·2025-03-19 05:33

如何用python做一个小程序进行炒股？

使用Python分析股票的完整程序以下是一个完整的Python程序，展示如何获取股票数据、进行数据清洗、计算技术指标、并进行简单的价格走势分析。

大懒猫软件·2025-03-19 04:56

如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理？

在数据分析和机器学习项目中，数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的，这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。

Python 集中营·2025-03-18 22:09

Python物联网与传感器数据分析

编织万物互联的魔法传感器：感知世界的触角数据捕获：从现实世界到数字领域传感器类型概览：温度、湿度、光照及其他Python与硬件接口：树莓派的奇妙旅程实时数据流：如何捕捉每一刻的变化数据处理：挖掘数字宝藏的秘密数据清洗

master_chenchengg·2025-03-18 01:16

Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM

萧十一郎@·2025-03-17 15:36

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程需求工程好的需求应具备的特征：需求工程（RequirementEngineering,RE）起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时

贫苦游商·2025-03-17 06:53

新手村：数据预处理-异常值检测方法

数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

数据分析面试全攻略：项目经验篇

HR视角：80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角：项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示：单纯罗列工具名称（如Python/SQL）≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR

代码CC·2025-03-16 22:57

Python----数据分析（Pandas三：一维数组Series的数据操作：数据清洗，数据转换，数据排序，数据筛选，数据拼接）

一、数据清洗1.1、dropna()删除包含NaN值的行。series.dropna(axis=0,inplace=False)描述说明axis可选参数，用于指定按哪个轴删除缺失值。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-16 14:25

Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务

目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析

西攻城狮北·2025-03-15 22:04

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部

智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

hive 数字转换字符串_Hive架构及Hive SQL的执行流程解读

基于Hadoop做一些数据清洗啊(ETL)、报表啊、数据分析可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

weixin_39756416·2025-03-13 22:10

Pandas真实案例进阶：从数据清洗到高性能分析的完整指南

案例背景：电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集（模拟数据包含100万条记录），需完成用户行为分析：user_logs.csv：用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv：用户地域、设备信息product_info.csv：商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even

Eqwaak00·2025-03-13 20:26

Pandas数据清洗手册（参数解析与实战）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-03-13 11:56

Pandas数据清洗：处理缺失值

在Pandas中，可以使用dropa方法条件过滤缺失值，用isnull标记哪些是缺失值，用notnull方法标记哪些不是缺失值，用fillna方法填充缺失值。importpandasaspdframe=pd.DataFrame([[1,2,3,None]

小龙在山东·2025-03-13 11:54

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

数据清洗：去除广告、无意义回复等噪声数据，确保数据质量。数据标注：对文本进行意图识别和实体识别的标注，

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

数据清洗级可视化中，Pandas&numyp的主要作用

Pandas:Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具，特别是其DataFrame数据结构，非常适合用于数据清洗和整理例如，可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列，这是数据清洗的重要步骤

Test-Sunny·2025-03-12 16:09

AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建

文章目录一、引言二、知识库构建过程1.数据收集1.1数据来源1.2示例代码2.预处理2.1数据清洗2.2示例代码2.3数据格式转换2.4示例代码3.分块3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化

俞兆鹏·2025-03-12 10:28

Python 爬虫实战：从大众点评爬取餐厅评价，探寻美食打卡地

、项目背景与需求分析1.1大众点评平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取餐厅信息3.1获取餐厅列表3.2获取餐厅详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗

西攻城狮北·2025-03-12 04:36

第20周：Pytorch文本分类入门

定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者：[K同学啊]说在前面本周任务：了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python实现数据清洗并计算平均值

meisongqing·2025-03-11 08:58

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于

AI博士小张·2025-03-10 01:31

分布式计算入门（PySpark处理NASA服务器日志）

2.2ApacheSpark与PySpark3.NASA服务器日志数据集介绍3.1数据背景3.2数据格式与挑战4.PySpark基础与分布式日志处理4.1PySpark基本架构4.2日志数据加载与解析4.3数据清洗与内存优化

闲人编程·2025-03-09 19:16

微信小程序开发之——调查问卷-表单数据绑定(2.2.4)

例如，用户发现已经提交的调查问卷中有些内容填写错误，需要进行修改，希望程序提供一个修改的表单，该表单默认已经填写了上次提交的内容，这就需要从服务器获取已经提交的数据，然后将数据填入到表单中三将data数

PGzxc·2025-03-09 17:25

Python, Java 联合开发全国以及港澳主要商业银行办信用卡实操APP (Siliver)

###整体架构概述-**Python部分**：-用于数据处理和分析，例如从各种数据源获取银行信息、信用政策等数据，并进行数据清洗和整理。-可以利用数据分析和可视化库来辅助生成信用评估报告和相关图表。

Geeker-2025·2025-03-09 13:24

2025自动化采集豆瓣选电影20年代以来的推荐数据并进行结构化分析及数据缺失值处理方案

今天在豆瓣数据中采集20年代以来的电影时遇到了取得电影标题/评分/年份等大量缺失值核心功能动态分页采集：通过API参数迭代获取全量数据反爬策略：请求头模拟、Cookies自动化、随机延迟数据清洗：缺失值填充

BigWiggins·2025-03-09 06:07

基于 Python 对百度热搜 “Manus 推出引发科技圈震动” 的数据分析

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4关键词提取与词频统计2.5情感分析（简单示例，实际可采用更复杂模型）2.6数据可视化三、主要的代码难点解析3.1数据收集

萧十一郎@·2025-03-08 13:58

Python与数据可视化案例：电影评分可视化

Python与数据可视化案例：电影评分可视化电影评分数据的魅力：为什么可视化很重要数据收集：如何获取电影评分数据使用API接口网络爬虫技术数据清洗与预处理：让数据变得干净整洁可视化实战：用Matplotlib

master_chenchengg·2025-03-08 06:55

备考六级：词汇量积累（day4）

punch重拳击打quest寻找，寻求request要求questionaire问卷crawl爬行，缓慢行进inhabit栖息地，居住地inhabitant居民prey捕食，猎物agent代理商agency

无敌大饺子 1·2025-03-07 04:42

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

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