python后端数据清洗第14页

Flume从入门到精通知识点

一、Flume概述1.1大数据处理流程在企业中，大数据的处理流程一般是：1.数据采集2.数据清洗ETL3.数据分析4.数据展示(BI，数据挖掘，为AI提供数据支持)扩展：大数据在进行数据采集的时候，数据的种类可以这样分

南潇如梦·2023-10-30 19:37

【操作系统】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 1 篇：操作系统概述

此前我尝试了完全使用Python或是结合大语言模型对考研真题进行数据清洗与可视化分析，本人技术有限，最终数据清洗结果不够理想，相关CSDN文章便没有发出。

friklogff·2023-10-30 16:13

Python效率不好？莫慌，这7大Python效率工具你得用上！

image.png1、Pandas-用于数据分析Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

废柴程序员·2023-10-30 11:16

Python3爬虫、数据清洗与可视化实战之用API爬取天气预报数据

注册免费API和阅读技术文档示例接口为和风天气的天气预报，该网站为个人开发者提供免费的预报数据（有访问次数限制）。注册地址：http://console.heweather.com注册后在控制台可以看到个人认证的key（密钥），这个key是访问API的钥匙。文档地址：https://dev.heweather.com/docs/api/weather免费版接口地址：https://free-api

zhouyong80·2023-10-30 01:24

MQ - 40 连接器：以MQ Connector为核心搭建数据集成架构的方案设计

概述连接器是什么数据集成和连接器典型场景：将MySQL中的数据实时同步到Elasticsearch方案一使用典型数据集成组件方案二消息队列连接器方案对比消息队列连接器底层原理分析分布式任务调度平台源/目标连接器简单的数据清洗能力

小小工匠·2023-10-29 22:26

机器学习算法-决策树模型及小案例

机器学习算法-决策树模型及小案例一、决策树算法原理1、定义2、原理二、决策树算法小案例1、数据挖掘流程2、根据流程实现决策树算法（1）读取数据（2）探索性数据分析（3）数据清洗（4）特征筛选（5）数据预处理

AKlian·2023-10-29 21:58

机器学习之数据预处理——数据清洗(缺失值、异常值和重复值的处理)

机器学习之数据预处理——数据清洗缺失值、异常值和重复值的处理基础知识技术点总结数据列缺失的处理方法1、丢弃（缺失值处理）1、生成一份随机数据2、查看哪些值缺失3、获得含有NA的列4、获取全部为NA的列5

943802606·2023-10-29 19:42

Task02:数据清洗及特征处理

此任务主要是对数据进清洗，包括缺失值、重复值的处理；特征观察与处理：分箱、分类变量的one-hot编码处理。此外还涉及到了从Name中提取Titles的特征。1缺失值观察与处理1.1缺失值观察检查缺失值：df.isnull()，返回与原数据行数相同的矩阵，矩阵元素为bool类型检查列/行是否有缺失值：df.isnull().any(),判断每列是否有缺失值，需要用any方法，axis=0默认表示列

忘词x·2023-10-29 18:40

客户细分那点事_实践1

但是问题是，理论不够联系实际，具体说，就是我们没有结合具体的业务背景，甚至连数据清洗的环节也直接略过了，这样不够好。

weixin_30624825·2023-10-29 13:51

神经网络算法及对未来一月的天气状况预测

01图灵科技·2023-10-29 10:46

IDEA2022 配置spark开发环境

IntroductionApacheSpark是一个快速且通用的分布式计算引擎，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理，包括数据转换、数据清洗、机器学习等。

小白兔奶糖ovo·2023-10-29 02:35

R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图+R语言多元数据统计分析在生态环境中的应用

目录①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图②R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图暨融合《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析

Yolo566Q·2023-10-28 22:55

R语言统计分析+多元数据统计分析在生态环境+生物群落（生态）中的应用

目录①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图②R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图暨融合《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析

天青色等烟雨..·2023-10-28 22:49

10000字！图解机器学习特征工程

文章目录引言特征工程1.特征类型1.1结构化vs非结构化数据1.2定量vs定性数据2.数据清洗2.1数据对齐2.2缺失值处理原文链接：https://www.showmeai.tech/article-detail

赵孝正·2023-10-28 20:39

爬虫、数据清洗和分析

爬虫、数据清洗和分析是在数据科学、数据挖掘和网络爬虫开发领域中常见的概念。爬虫（WebScraping）：爬虫是一种自动化程序或脚本，用于从互联网上的网站上提取信息。

就叫飞六吧·2023-10-28 14:14

几千亿级集群管理，近百个实用优化参数，涵盖集群、索引、客户端

然而，通过有效的性能优化策略，结合数据分区、压缩、索引、缓存、并行处理、资源管理以及数据清洗等方法，我们可以实现卓越的性能，提高数据处理效率，同时确保数据的安全性和合规性。这些优化方向

水的精神·2023-10-28 13:00

大数据毕设基于大数据的共享单车数据分析与可视化

文章目录0前言1课题背景2数据清洗3数据可视化热力图整体特征分布**查看2011-2012间的单车租借情况**天气对于租借数量的影响湿度与温度对于租借数量的影响注册用户与未注册用户4总结：0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

fawubio_A·2023-10-28 11:41

大数据毕设大数据招聘岗位数据分析与可视化 - 爬虫 python 大屏可视化

文章目录1课题背景2实现效果3项目实现3.1概述3.2数据采集3.3数据清洗与预处理4数据分析与可视化Flask框架介绍#1前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点

fawubio_A·2023-10-28 11:11

【毕设选题】基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化 - python 大数据可视化

文章目录0前言1课题背景2数据清洗3数据可视化地区-用户观看时间分界线每周观看观看路径发布地点视频时长整体点赞、完播4进阶分析相关性分析留存率5深度分析客户价值判断5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

caxiou·2023-10-28 11:09

大数据毕设基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化 - python 大数据可视化

文章目录0前言1课题背景2数据清洗3数据可视化地区-用户观看时间分界线每周观看观看路径发布地点视频时长整体点赞、完播4进阶分析相关性分析留存率5深度分析客户价值判断0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

fawubio_A·2023-10-28 11:32

2023年第四届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛B题解题思路

（数据清洗+数

热心网友俣先生·2023-10-28 08:27

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

知识图谱开发笔记

应用：知识图谱的使用较为灵活，一方面，可以单独进行使用，作为数据的加工方，直接对接原始数据，从源头进行数据清洗和知识数据图谱关联呈现；另一方面，还可与其他系统进行对接，在有数据沉淀一方，进行实体抽离，在知识图谱端进行知识加工

马良神笔·2023-10-28 00:53

【无标题】

具体步骤：一、读取数据集二、数据分析三、数据清洗四、特征工程五、模型训练与验证六、输出结果七、小结参考链接：https://datawhaler.feishu.cn/docx/C6jvdEwsSo3JMwxFj1

LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【深度学习&NLP】数据预处理的详细说明（含数据清洗、分词、过滤停用词、实体识别、词性标注、向量化、划分数据集等详细的处理步骤以及一些常用的方法）

进行数据预处理的原因1、文本中含有不必要的信息和噪声2、数据可能不一致或者不太规范3、文本需要标记和分词4、可能需要词形还原和词干提取(词性标注)5、需要将文本向量化处理三、数据预处理方法介绍及使用样例1、数据清洗

云日松·2023-10-27 21:03

NLP常用工具包实战（3）NLTK工具包：英文数据分词、Text对象、停用词、词性标注、命名实体识别、数据清洗实例

NLTK非常实用的文本处理工具，主要用于英文数据，历史悠久~importnltk#nltk.download()#nltk.download('punkt')#nltk.download('stopwords')fromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.textimportTextfromnltk.corpusimportstopwordsfromn

太阳不热·2023-10-27 21:32

python去停用词用nltk_NLTK简单入门和数据清洗

NLTK历史悠久的英文分词工具#导入分词模块fromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.textimportTextinput='''Therewereasensitivityandabeautytoherthathavenothingtodowithlooks.Shewasonetobelistenedto,whosewordsweresoeasyt

weixin_39869733·2023-10-27 21:02

2.3.NLTK工具包安装、分词、Text对象、停用词、过滤掉停用词、词性标注、分块、命名实体识别、数据清洗实例、参考文章

2.3.NLTK工具包安装2.3.1.分词2.3.2.Text对象2.3.3.停用词2.3.4.过滤掉停用词2.3.5.词性标注2.3.6.分块2.3.7.命名实体识别2.3.8.数据清洗实例2.3.9

涂作权的博客·2023-10-27 21:31

【python】TXT文本数据清洗和英文分词、词性标注

去除空行defclean_line(raw_file_name,save_file_name):withopen(raw_file_name,'r+')asf_r,open(save_file_name,'w+')asf_w:f_r_list=list(set(f_r.readlines()))forsentenceinf_r_list:ifsentence=="\n":f_r_list.remo

温酒的周同学·2023-10-27 21:59

机器学习之数据预备、清洗与特征工程

、概念：二、为什么要进行预处理：1-1数据预处理简介为什么要进行预处理：数据预处理的功能：①数据集成(DataIntegration)详解：②数据变换(BataTrartsformstian）详解：③数据清洗

平原2018·2023-10-27 02:28

数据清洗与规范化详解

数据处理流程，也称数据处理管道，是将原始数据转化为有意义的信息和知识的一系列操作步骤。它包括数据采集、清洗、转换、分析和可视化等环节，旨在提供有用的见解和决策支持。在数据可视化中数据处理是可视化展示前非常重要的一步，本文就简单介绍一下数据处理流程：1.数据采集：首先，需要获取数据，这可以是来自各种来源的原始数据，如传感器、数据库、日志文件、社交媒体等。数据采集可能需要数据抓取、API调用、文件上传

枝上棉蛮·2023-10-27 02:52

【AI使用场景】50个在工作流中的运用场景示例

数据清洗和预处理：使用机器学习算法和数据挖掘技术，自动清洗和预处

Bankcary·2023-10-26 23:54

buuctf_练[CISCN2019 华东南赛区]Web4

[CISCN2019华东南赛区]Web4文章目录[CISCN2019华东南赛区]Web4掌握知识解题思路代码分析正式解题关键paylaod掌握知识根据url地址传参结构来判断php后端还是python后端

生而逢时·2023-10-26 16:09

ElasticSearch数据实时性原理分析与持久化

问题复现现在有这么一种业务场景，需要将海量的数据通过Hive进行数据清洗并统计，最后落库到ES中，因为需要支持大数据量的分词，模糊搜索，所以考虑用ES而不直接放到Mysql中，前端需要直接对数据进行交互

国服冰·2023-10-26 12:17

Hadoop3.0大数据处理学习4（案例：数据清洗、数据指标统计、任务脚本封装、Sqoop导出Mysql）

案例需求分析直播公司每日都会产生海量的直播数据，为了更好地服务主播与用户，提高直播质量与用户粘性，往往会对大量的数据进行分析与统计，从中挖掘商业价值，我们将通过一个实战案例，来使用Hadoop技术来实现对直播数据的统计与分析。下面是简化的日志文件，详细的我会更新在Giteehadoop_study/hadoopDemo1·Huathy/study-all/{"id":"1580089010000"

Huathy-雨落江南，浮生若梦·2023-10-26 07:33

特征工程－特征预处理

DataPreProcessing（数据预处理）-FeatureExtraction（特征提取）-FeatureSelection（特征选择）-Featureconstruction（特征构造）等...而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题

maybelillian_gu·2023-10-26 00:02

《Python数据分析入门学习》- 3、进阶数据预处理

1学习目标本次需要学习的目标主要有以下几点：(1)重复值、缺失值、空格值的数据预处理，数据清洗；

SunAqua·2023-10-25 13:48

Pandas数据分析系列6-数据特征分析

Pandas数据特征分析在前面章节学习了Pandas两种数据结构Series、DataFrame，及Pandas如何读取Excel数据格式文件，数据预览、数据清洗及数据提取，接下来了解这些数据征分析。

gzpingesoft·2023-10-25 12:27

GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图

2.数据清洗：对采集到的数据进行质量检查、处理和筛选，去除异常数据和不合理数据。3.数据处理：将清洗后的数据通过插值、平滑等方法处理成空间和时间上连续的气象场。

此星光明·2023-10-25 09:40

数据可视化需要学习哪些知识

学习数据可视化通常需要掌握以下知识：数据分析基础：包括数据清洗、数据转换、数据摘要、数据探索等技能，是数据可视化的前置知识。

优游的鱼·2023-10-25 09:55

Python后端开发需要哪些知识

Python后端开发需要掌握一些基础知识，包括：Python语言本身的基础知识，包括变量、数据类型、循环、分支、函数、模块等。

tianjiaxiaoer·2023-10-24 19:48

python后端框架flask_以Flask为起点入门Web后端开发,关于Flask框架的理解和笔记

最近在学习Web框架，不管是学长还是老师都是推荐从Java的框架入手，Java找工作比较抢手。或许是对Java的不感兴趣，总是打不起学习的精神。浑浑噩噩到了大三意识到什么都不会总是不行，起码学个简单的框架先入入门。写点小项目也不至于毕业找工作简历过于苍白。为什么要从Python入手，作为Web入门的起点。就我个人理解编程语言都是相通的，只要把原理搞懂了的话，不同语言之间的转换就变得没那么复杂了。众

weixin_39533361·2023-10-24 19:48

python适合做后端开发吗-Python后端开发是什么职位？

阶段一：Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。阶段二：Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库

weixin_37988176·2023-10-24 19:17

特征工程系列：特征构造

文章系列：特征工程系列：数据清洗特征工程系列：特征筛选的原理与实现特征工程系列：特征预处理特征工程系列：特征构造特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已

安替-AnTi·2023-10-24 15:36

Python的Pandas库技巧，让你成为数据处理高手！

Pandas是一个开源的数据分析工具，在Python环境中广泛应用于数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等领域。它提供了两个主要的数据结构：Series和DataFrame。

经历一个春·2023-10-23 11:25

【UCAS自然语言处理作业一】利用BeautifulSoup爬取中英文数据，计算熵，验证齐夫定律

文章目录前言中文数据爬取爬取界面爬取代码数据清洗数据分析实验结果英文数据爬取爬取界面动态爬取数据清洗数据分析实验结果结论前言本文分别针对中文，英文语料进行爬虫，并在两种语言上计算其对应的熵，验证齐夫定律

长命百岁️·2023-10-23 01:31

如何使用Python进行量化交易？

数据处理和分析：使用Python进行数据清洗和处理，计算技术指标、统计分析等。策略开发：根据投资理念和策略思路，使用Python编写量化交易策略的代码。这可能涉及技术指标的计算、图表分析、回测等。

悦目春风·2023-10-22 18:35

如何使用jupyter进行数据分析

数据清洗：清洗数据是数据分析的重要步骤，确保数据准确且一致。在Python中，可以使用pandas库进行数据清洗。数据分析：使用pandas库和numpy库中的各种函数进行数据分析。p

m0_67840377·2023-10-22 13:04

利用jupyter进行分类

数据准备：准备数据集，包括数据清洗、特征选择和标签编码。确保数据集包含特征（自变量）和目标变量（因变量）

猫一样的女子245·2023-10-22 13:31

Excel的52个必备函数

数据清洗类:字符串提取：=Left(text,[num_chars])从左边开始提取参数：文本单元格，字符串长度=Right(text,[num_chars])从右边开始提取参数：文本单元格，字符串长度

吓得我泰勒都展开了·2023-10-22 12:50

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