python后端数据清洗

利用python进行数据分析之数据清洗与准备--小白笔记

数据清洗和准备处理缺失数据importpandasaspdimportnumpyasnpstring_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado
不秃头小白·2023-11-24 10:18

python爬虫必备-urllib库详解

urllib库详解python比较基础的应用之一就是写爬虫了，写爬虫抓取数据无外乎就几个步骤，先把html等数据下载下来，再从下载得到的数据之中的利用各种字符串解析的方法提取解析我们所需要的的数据，当然也包括数据清洗
卷儿哥·2023-11-24 03:42

2023年中国边缘计算网关现状及发展趋势分析[图]

边缘计算网关具有接口丰富，支持海量连接，数据采集和数据清洗，支持MQTT协议，支持多种工业通讯规约，支持web配置方式，支持云端远程配置等功能。边缘计算
gycyyjy86·2023-11-24 03:15

成为AI产品经理——模型构建过程(上)

目录一、背景1.对内2.对外二、模型构建过程1.模型设计2.特征工程①数据清洗②特征提取数值型数据标签/描述类数据特征非结构化数据（处理文本特征）网络关系型数据③特征选择④训练集/测试集一、背景虽然产品经理不需要参与到模型构建工作中
爱学习的时小糖·2023-11-24 02:37

天猫用户重复购买预测——数据探索

天猫用户重复购买预测——数据探索1.理论1.1缺失数据处理1.2不均衡样本1.2.1随机欠采样1.2.2随机过采样1.2.3基于聚类的过采样方法1.2.4SMOTE算法1.2.5基于数据清洗的SMOTE1.3
Rocket,Qian·2023-11-24 01:44

Python数据分析案例-租房价格分析

步骤明确分析的目的数据准备数据清洗数据分析数据可视化分析报告明确分析的目的通过对广州租房房源的价格、面积、地理位置、交通信息等因素的分析，为毕业后想留在一线城市如广州工作的同学，提供一个广州租房情况的整体的分析调查
Rambogoal·2023-11-23 23:35

计算机毕业设计吊打导师hadoop+spark+hive微博预警系统 微博数据分析可视化大屏 微博情感分析 微博爬虫 微博大数据 微博推荐系统 微博预测系统

流程：1.selenium爬取微博热搜、文章、评论数据存入mysql数据库（并对评论lstm情感分析模型建模分析）;2.使用mapreduce对mysql中采集的微博数据进行数据清洗，转为.csv文件上传
计算机毕业设计大神·2023-11-23 20:09

【重磅开源】Hawk-数据抓取工具：简明教程

其功能最适合的领域，是爬虫和数据清洗
xfxf996·2023-11-23 16:13

今天感悟

没有好的数据清洗，整合以及特征工程能力，再牛的模型他也出不来。图片发自App所以大家还是一步一个脚印吧。慢慢来，或许比较快！
Fred吴·2023-11-23 14:40

PySpark dataframe入门笔记

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/10/spark-dataframe-and-operations/背景大数据量的取数、特征处理、数据清洗要占用大量的时间
三楼绝对是二货·2023-11-23 06:09

Python：14个常用数据清洗代码

常用库导入importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")pd.options.display.max_columns=None#显示所有列pd.set_option('display.float_f
cyber_1987·2023-11-23 01:21

python数据清洗常用举例

python数据清洗常用举例数据展示练习代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportosfromdatetimeimportdatetime#review_date转为时间戳形式
羊驼养殖户·2023-11-23 01:21

数据清洗 代码集

删除多列数据有时，并不是所有列的数据都对我们的数据分析工作有用。因此，「df.drop」可以方便地删掉你选定的列。转换Dtypes当我们面对更大的数据集时，我们需要对「dtypes」进行转换，从而节省内存。如果你有兴趣学习如何使用「Pandas」来处理大数据，我强烈推荐你阅读「WhyandHowtoUsePandaswithLargeData」这篇文章（https://towardsdatasci
守望者白狼·2023-11-23 01:21

Python数据清洗 和 预处理入门完整指南！

数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。
Sim1480·2023-11-23 01:49

Python数据分析入门到进阶：数据清洗（含详细代码）

在上一篇文章中，介绍了如何使用python导入数据，导入数据后的第二步往往就是数据清洗，下面我们来看看如何使用pandas进行数据清洗工作导入相关库importpandasaspddataframe=pd.read_csv
Python_P叔·2023-11-23 01:19

python数据清洗

接下来是第三章的学习：数据清洗在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。
平平平安喔·2023-11-23 01:19

Python进行数据清洗的方法

在Python中，有几种常用的方法可以对数据进行清洗和预处理。以下是一些常见的方法：1.去除重复值：使用pandas库中的drop_duplicates()函数可以删除数据集中的重复行。importpandasaspd#读取数据df=pd.read_csv('data.csv')#去除重复值df=df.drop_duplicates()1.缺失值处理：使用pandas库中的fillna()函数可以
珠和·2023-11-23 01:49

机器学习之数据清洗和预处理

目录Box_CoxBox_CoxBox-Cox变换是一种用于数据预处理和清洗的方法，旨在使数据更符合统计模型的假设，特别是对于线性回归模型。这种变换通过调整数据的尺度和形状，使其更加正态分布。Box-Cox变换的定义是:y(λ)={yλ−1λ,ifλ≠0log⁡(y),ifλ=0y(\lambda)=\begin{cases}\frac{{y^\lambda-1}}{{\lambda}},&\te
赵孝正·2023-11-23 00:09

关联突变与用药部分逻辑代码实现

项目地址https://github.com/user-tq/anvcivi直接用civic下载的文件进行简单的数据清洗，使用MANE下载的文件构造基因与转录本的字典(解决annovar的转录本问题)，
无话_·2023-11-22 22:35

＜Zhuuu_ZZ＞Spark项目之log日志数据分析处理

Spark项目之log日志数据分析处理一项目准备二项目需求三项目战斗1、数据清洗日志字段拆分分析IDEA开发程序2、用户留存分析3活跃用户分析四项目拓展之复杂Json格式的log日志处理分析Spark-Shell
Zhuuu_ZZ·2023-11-22 13:26

Lesson8 金融风控大赛

这一节主要总结一下“特征处理”方面的知识：1、数据清洗（1）缺失值处理1）当缺失值过多的时候，如：达到90%，则有2种策略：1）直接去掉这一feature；可以将不缺省的sample打印出来，查看是否具有某一规律
Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2023-11-22 12:47

数据分析：数据预处理流程及方法

以下是一些常见的数据预处理方法和规则：数据清洗：处理缺失值：检测并处理数据中的缺失值，可以通过删除缺失值、插值填充或使用其他方法来处理。
rubyw·2023-11-22 11:36

【项目实训】实验八 数据处理

1.数据清洗实验背景在进行贝叶斯分类之前重点是对数据进行预处理操作，如，缺失值的填充、将文字表述转为数值型、日期处理格式（处理成“年-月-日”三列属性或者以最早时间为基准计算差值）、无关属性的删除等方面
森哥0708·2023-11-22 08:05

Excel数据分析一、数据分析步骤二、具体步骤

一、数据分析步骤数据分析主要有以下五个步骤：1、提出问题2、理解数据3、数据清洗4、构建模型5、数据可视化二、具体步骤（一）提出问题为了更好了解上海二手房市场，提出以下几个问题：1）上海房价均价如何2）
qq_27851579·2023-11-22 08:35

Pandas数据清洗_Python数据分析与可视化

Pandas数据清洗删除缺失值检测缺失值填充缺失值拉格朗日插值线性插值在处理数据的时候，需要对数据进行一个清洗过程。清洗操作包括：空白行的删除、数据完整性检验、数据填充、插值等内容。
阿松爱睡觉·2023-11-22 08:53

下厨房网站月度最佳栏目菜谱数据获取及分析PLus

目录概要源数据获取写Python代码爬取数据Scala介绍与数据处理1.Sacla介绍2.Scala数据处理流程数据可视化最终大屏效果小结概要本文的主题是获取下厨房网站月度最佳栏目近十年数据，最终进行数据清洗
卡丘. 钦爱·2023-11-21 08:49

案例：使用seaborn分析泰坦尼克号生还者数据

三、数据清洗3.1查看是否有缺失值3.2查看数据基本信息3.3绘制年龄分布图,通过seaborn的distplot函数查看乘客的年龄分布3.4从上图可以看出年龄呈现正态分布--对年龄缺失值进行填充,再次可视化
挽风起苍岚·2023-11-21 05:50

python中的NumPy和Pandas往往都是同时使用，NumPy和Pandas的在数据分析中的联合使用

文章目录前言一、numpy的介绍与用法二、pandas的介绍与用法三、numpy与pandas的联合使用说明四、numpy与pandas的联合使用程序代码4.1读取CSV文件并进行数据清洗，如去除NaN
小桥流水---人工智能·2023-11-20 15:18

Clickhouse 以太坊分析:基础交易数据清洗

概述读者可前往我的网站获得更好的阅读体验。笔者最近遇到了许多关于数据分析的文章，大部分都使用了Dune等SaaS工具，这些工具往往提供了清洗后的区块链数据和数据库分析工具。对于大部分数据分析师而言，这些工具可以应对一系列复杂的数据分析问题，而且免去了搭建数据处理平台的苦恼。但作为一个爱折腾的工程师，我决定几乎从零开始搭建一套区块链历史数据数据分析系统。在此项目中，我们仅使用了0xfast作为数据提
WongSSH·2023-11-20 12:32

Python数据清洗总结

文章目录1.数据清洗常用工具1.1numpy1.2pandas2.文件读写2.1CSV文件读写2.2Excel文件读写2.3MySQL文件读写3.数据表操作3.1数据常用的筛选方法3.2数据增加和删除3.3
journey旅者·2023-11-20 02:43

大数据研发工程师面试

2.数据清洗是如何清洗的，要做哪些清洗的工作？3.什么是数据的完整性?4.数仓是怎么设计的?5.linux查看进程的命令是什么，如何查看具体某一行的内容（查看第n至m行）?
ChlinRei·2023-11-20 01:43

Vue3实现chatgpt的流式输出

经过踩坑，最终实现了适用直接调chatgpt接口的方法以及改为调用Python后端接口的方法。
临枫541·2023-11-20 01:21

2023年国赛-大数据应用开发(师生同赛)_赛项规程样题解析

2023年国赛-大数据应用开发(师生同赛)_赛项规程样题解析-任务B：离线数据处理_子任务一：数据抽取2023年国赛-大数据应用开发(师生同赛)_赛项规程样题解析-任务B：离线数据处理_子任务二：数据清洗
xlw2003·2023-11-19 21:55

2022年职业院校技能大赛-大数据赛题解析

7.20更新)高职大数据竞赛-官方电商样例数据说明2022(7.20更新)高职大数据竞赛(任务书一)-离线数据处理任务一：数据抽取2022(7.20更新)高职大数据竞赛(任务书一)-离线数据处理任务二：数据清洗
xlw2003·2023-11-19 21:24

2023贵州省职业院校技能大赛大数据技术与应用专业样题

贵州省赛样题解析-数据采集：离线数据采集2023贵州省赛样题解析-数据采集：实时数据采集_子任务12023贵州省赛样题解析-数据采集：实时数据采集_子任务22023贵州省赛样题解析-实时数据处理：实时数据清洗
xlw2003·2023-11-19 21:24

2023年浙江省职业院校技能大赛大数据技术与应用专业样题

浙江省赛样题解析-数据采集：离线数据采集2023浙江省赛样题解析-数据采集：实时数据采集_子任务12023浙江省赛样题解析-数据采集：实时数据采集_子任务22023浙江省赛样题解析-实时数据处理：实时数据清洗
xlw2003·2023-11-19 21:24

linux上java解加密(AES CBC)异常

linux上java解加密(AES/CBC)异常：java.lang.SecurityException:JCEcannotauthenticatetheproviderBC办法用mapreduce做数据清洗的时候
杰哥的技术杂货铺·2023-11-19 20:22

MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作

常用数据检索与R语言自动化下载及可视化方法常用数据下载网站（包括：气候、土壤、水文等,GBIF）数据获取方法手动下载R语言命令行自动下载与可视化方法R语言数据清洗与特征变量筛选R、Rstudio安装软件常用功能讲解数据清洗的原理与实操练习
xiao5kou4chang6kai4·2023-11-19 12:06

竞赛 题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分
iuerfee·2023-11-19 10:05

一、数据清洗：缺失值、异常值和重复值处理

目录1、数据读取1.1、使用Pandas库读取excel和csv文件1.2、使用csv模块读取csv文件2、处理缺失值2.1、随机生成缺失值2.2、定位缺失值2.3、删除缺失值所在行2.4、填充缺失值2.4.1、fillna()方法填充2.4.1.1、用0填充缺失值2.4.1.2、用特定值填充特定列2.4.1.3、用每一列的均值填充2.4.1.4、用所有数据的均值填充2.4.2、使用sklearn
Ee总是学不会·2023-11-19 09:53

python中sklearn库在数据预处理中的详细用法，及5个常用的Scikit-learn（通常简称为 sklearn）程序代码示例

文章目录前言1.数据清洗：使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler和MinMaxScaler进行数据规范化。
小桥流水---人工智能·2023-11-19 09:22

Python中，我们可以使用pandas和numpy库对Excel数据进行预处理，包括读取数据、数据清洗、异常值剔除等

文章目录一、什么是`数据预处理`二、对`excel数据`进行详细的`数据预处理操作`总结一、什么是数据预处理数据预处理是一种对数据进行清洗、整理、转换等操作的过程，旨在提高数据质量，使其适应模型的需求，从而改进数据挖掘或机器学习的结果。数据预处理的主要作用包括：提高数据质量：现实世界中的数据往往存在各种问题，如缺失、异常、噪声等，这些问题可能导致模型效果不佳。通过数据预处理，可以检测并纠正这些问题
小桥流水---人工智能·2023-11-19 09:18

企业spark案例 —— 出租车轨迹分析(Python)

第1关：SparkSql数据清洗#-*-coding:UTF-8-*-frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__=='__main__':spark=SparkSession.builder.appName
垫脚摸太阳·2023-11-19 07:35

数据预处理及预处理方法（附思维导图）

目录一、数据清洗二、数据集成三、数据归数据预处理简单来说就是在进行数据探索数据处理之前对数据进行一系列处理，将数据中的脏数据去除，之后进行数据分析的时候保证结果的准确性。
cx330上的猫·2023-11-19 04:05

任务调度器-azkaban

1、azkaban的产生一个完整的大数据分析系统，必然由很多任务单元(如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等)组成，所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。
bigdata从入门到放弃·2023-11-19 03:09

大数据课程考试

1.Yarn每一个子模块的作用要记清楚resource模块的作用master2.最后一个章节数据挖掘的流程商业理解数据理解对应用的采集预处理’制表、记录、数据清洗建模AI选哪个模型评估过程，对建模的结果部署上线
A记录学习路线·2023-11-19 02:11

头歌平台python数据分析——（6）数据清洗

第1关：数据去重利用pandas将‘basketball.csv’中的数据导入名为dataset的DataFrame对象中，并使用drop_duplicates()函数对dataset中的Date列进行去重，不保留副本。将去重结果dealed和dataset返回。第2关：处理空值在收集数据的过程中，可能会有一些空行或空项。有空值的数据不经过处理，通常是不可以直接使用的。本关卡将使用pandas查找
青柠Löwenzahn m.·2023-11-17 01:54

Pandas 数据清洗&预处理( 一)

稍为记录一下学习检视数据importpandasaspddf=pd.read_csv('C:/Users/a0939/PycharmProjects/get/hotel/shanghai_hotel.csv')df.head()#查看数据前五行df.dtypes#查看数据类型df.shape#数据行列数df.info()#数据资讯(可查看缺省值)df.describe()#描述性统计(平均、标准差
Reika_xiang·2023-11-17 01:52

【Python】Pandas基础操作

它提供了数据结构和数据分析工具，使得数据清洗、分析和可视化变得更加容易。在本文中，我们将列举一些常用的Pandas基础操作。读取数据Pandas提供了多种方法来读取不同格式的数据。
深海大凤梨_·2023-11-17 01:52

文本编织术：揭秘正则、字符串、NLP 的绝妙奥秘

从数据清洗到信息提取，正则表达式、字符串处理和自然语言处理等工具成为处理文本数据的关键利器。本文将深入探讨这三者在文本处理中的作用，并为读者提供详实的指南，使其能够灵活运用这些工具解决实际问题。
friklogff·2023-11-17 01:34
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