python后端数据清洗第30页

大数据导论

数据的使用1数据清洗2数据管理3数据分析计算机的数据1文件2数据库数据1文本2图片3音频4视频数据的概念1数据量大（大数据摩尔定律：每两年增长一倍）2数据类型繁多大数据是由结构化和非结构化数据组成。

刘子毅·2023-03-22 07:27

数据清洗之统一输入

Kaggle:DataCleaningChallenge:InconsistentDataEntry使用unique方法，可以查看某列中所有的唯一值数据。cities=suicide_attacks['City'].unique()#sortthemalphabeticallyandthentakeacloserlookcities.sort()cities由于大小写和空格的问题，实际同一含义的字

小杨每天要早睡早起哦·2023-03-22 06:59

❤️ ❤️ ❤️ 爆：使用ChatGPT+Streamlit快速构建机器学习数据集划分应用程序！！！

特别是我们这些使用Python进行数据处理、数据清洗和构建机器学习模型的人？我们试试就知道了。来自OpenAI的ChatGPT是什么？假设你已经知道了。网上铺天盖地的宣传呐喊，我想不再需要介绍了。

AI算法蒋同学·2023-03-22 05:42

《利用Python进行数据分析·第2版》附录B 更多关于IPython的内容（完）

章准备工作第2章Python语法基础，IPython和Jupyter第3章Python的数据结构、函数和文件第4章NumPy基础：数组和矢量计算第5章pandas入门第6章数据加载、存储与文件格式第7章数据清洗和准备第

weixin_34127717·2023-03-21 07:00

特征工程

主要分为如下几点：数据理解数据清洗特征构造特征选择类别不平衡1.数据理解目的：探索数据，了解数据，主要在EDA阶段完成。2.数据清洗目的：提高数据质量，降低算法用错误数据建模的风险。

allen成·2023-03-20 11:04

Mac环境下VSCode配置python3

在旭神的建议下入了vscode，为了帮在澳洲闺蜜完成数据清洗的python作业。在这两项我都是首次接触的情况下，配置花费了不少的时间，特此记录一下。

NnnLillian·2023-03-20 11:30

Python后端的面试题目

*args,**kwargs是什么意思?args:可变位置参数。*kwargs:可变关键字参数。谈一谈Python中的装饰器Python中的装饰器其实也是一种函数，它可以在不修改原函数代码情况下扩展原函数功能。装饰器函数与普通函数不同之处就在于装饰器函数返回了一个函数对象，装饰器利用了闭包的原理来实现。主要用于日志插入，权限管理等等。Python的垃圾回收机制以及内存管理垃圾回收机制：Python

英武·2023-03-20 08:30

pandas的数据读取分析入门。萌新速看，上手就跑

本文将介绍Pandas的基本使用，包括数据结构、数据读取、数据清洗和数据分析等方面。数据结构Pandas中有两种主要的数据结构：Series和DataFrame。

大锤爱编程·2023-03-20 07:54

推广PowerBI，你想好了么？

企业BI从个人的角度出发，PowerBI这款工具，节约了大量的人力物力，可以帮助用户快速的实现数据清洗、整合、自动化、数据建模、数据可视化，那么企业的关注点，就只有这些么？

PowerBI丨白茶·2023-03-20 00:20

数据清洗平台Streamsets

Mysql到Hbase数据如何实时同步，强大的Streamsets告诉你Java小可爱2小时前很多情况大数据集群需要获取业务数据，用于分析。通常有两种方式：业务直接或间接写入的方式业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式第一种可以是在业务中编写代码，将觉得需要发送的数据发送到消息队列，最终落地到大数据集群。第二种则是通过数据同步的方式，将关系型数据同步到大数据集群，可以是存储在hdfs上，使用hi

华木公子·2023-03-19 08:14

新南威尔士大学COMP1531Iteration1课业解析

新南威尔士大学COMP1531Iteration1课业解析题意：通过测试、开发和维护python后端服务器写几个开发文档解析：1.在协议接口中为所有的功能创建测试2.写一个pdf，记录你当前对产品的了解和对用户需求的理解

Elaine_059d·2023-03-19 03:47

拼多多用户优惠券使用行为预测分析项目

项目分析目标三、项目分析内容1.数据预处理（1）导入所需库及数据集信息（2）了解数据基本情况1）观察数据类型和数据量2）观察数据集结构与内容3）观察数值型变量的描述性统计情况4）观察字符型变量的分类情况（3）数据清洗

Rebeccaluna·2023-03-18 21:38

数据挖掘2.3——数据预处理知识点整理

数据挖掘2.3——数据预处理知识点整理1.数据质量2.数据预处理方法2.1数据清洗2.2数据集成1.模式集成2.实体识别问题3.数据冲突检测2.3数据规约1.降维2.降数据3.数据压缩2.4数据转换和离散化

是Yu欸·2023-03-18 07:13

数据挖掘(2.2)--数据预处理

目录二、数据描述1.描述数据中心趋势1.1平均值和截断均值1.2加权平均值1.3中位数（Median）和众数(Mode)2.描述数据的分散程度2.1箱线图2.2方差和标准差2.3正态分布3.数据清洗3.1

码银·2023-03-18 07:42

数据挖掘实战—餐饮行业的数据挖掘之数据预处理

文章目录引言一、数据清洗1.缺失值处理1.1拉格朗日插值法1.2牛顿差值法2.异常值的处理二、数据集成1.实体识别2.冗余属性识别3.数据变换3.1简单函数变换3.2规范化3.2.1最小-最大规范化3.2.2

哎呦-_-不错·2023-03-18 07:41

大数据项目2（数据挖掘之数据预处理相关概念）

晨沉宸辰·2023-03-18 07:06

Python 3爬虫、数据清洗与可视化实

《Python3爬虫、数据清洗与可视化实战》本书是一本通过实战教初学者学习爬取数据、清洗和组织数据进行分析和可视化的Python读物。

运维朱工·2023-03-17 10:45

Python数据分析经典项目 -------CD消费用户行为分析

数据样式如下：数据来源：链接：https://pan.baidu.com/s/1x8FzbYsAVdhAv24LsNkLfQ提取码：cvuk具体步骤：1.数据清洗2.进行用户行为销售分析（按月）：每月消费总额

汤成祥·2023-03-17 03:11

浅谈数据三-数据预处理

数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约，预处理一方面是提高数据的质量，另一方面是要数据更好的适应特定的挖掘技术或工具。

封不然·2023-03-15 12:31

数据分析之Pandas（1）

3.1.1.2Pandas库的DataFrame类型DataFrame初始化DataFrame查看数据3.1.2Pandas读取数据及数据操作行操作添加一行删除一行列操作增加一列删除一列通过标签选择数据条件选择3.1.3数据清洗缺失值处理判断缺失值填充

Maverick_曲流觞·2023-03-15 07:15

pandas数据清洗极致版

关键词：清洗，追加，替换，中文字符去除，移动文件原数据：1.原数据每天都是一张表，需要把所有表格合并成一张表，并且每天都会有一张表，所以要保证可以追加；每天的数据源表2.每张表里有两个sheet，每个sheet都要单独拎出来合并，就是所有表里的sheet1合并成一张新表，所有的sheet2合并成另一个新表；3.表格里面没有日期列，日期都是在文件名里；4.数值列里面会包含文本，比如20000会有些是

肖肖肖二·2023-03-15 05:41

腾讯员工总结：python后端开发架构的演进

作者：硅步来源：zhu327.github.io/2018/07/19/python后端架构演进/来腾讯之前在前公司做了3年的后端开发，经历一款SaaS产品从0到10（还没有到100,哈哈哈）的过程，3

大江狗·2023-03-15 03:02

企企通聚源池| 聚合海量资源全网寻源，赋能供采双方撮合交易

01高效技术工具使数据清洗效果事半功倍数

企企通采购云平台·2023-03-15 01:59

数据清洗的主要类型及步骤

一、数据清洗的定义数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。

思迈特Smartbi·2023-03-15 01:24

python写脚本入门-学习Python的教程？：python 脚本菜鸟教程

、面向对象高级编程-错误、调试、测试-网络编程、进程、线程、协程、内建模块，常用第三方模块-web开发（Django、Flask、tornado等框架）-运维开发、测试开发-爬虫、数据分析、数据挖掘、数据清洗

weixin_39525255·2023-03-14 22:53

ETL过程的数据清洗和整合

子系统五：错误事件处理系统主要目的是记录ETL流水线过程中所有质量单元出现的错误时间。也可用于其他应用之间传输数据的集成应用中。如图：错误事件模式错误事件事实表：主表。包含错误日历日期，错误产生的批处理作业以及产生错误的单元模块。每个错误在表中用一行表示。包含一个单列的主键，作为错误时间的键。批处理维度:可以泛华为针对数据流的处理步骤，而不仅仅是针对批处理。错误事件细节事实表：每行确定与错误有关的

数据僧·2023-03-14 17:10

基于Hadoop的数据分析案例-陌陌聊天软件数据分析

目录前言一、使用的工具二、操作步骤1.数据来源2.数据内容分析3.加载数据4.数据清洗ETL5.数据分析8.数据可视化前言本文章是使用基于Hadoop的数据仓库Hive针对陌陌聊天软件进行数据分析并可视化

Clark_liang111·2023-03-14 07:14

从零建立回归模型步骤 (2020.04.17)

1.明确需求（因变量Y）2.数据清洗（缺失值、异常值、分类变量）异常值：默认三倍标准差之外分类变量：多为汉字和字母标识3.相关分析（将每个待选X与Y求相关系数、画散点图）4.分隔测试集与训练集5.回归（

似海深蓝·2023-03-14 02:01

数据工程师需要掌握的18个python库

目录数据获取SeleniumScrapyBeautifulSoup数据清洗SpacyNumPyPandas数据可视化MatplotlibPyecharts数据建模Scikit-learnPyTorchTensorFlow

刘早起早起·2023-03-12 15:46

Power BI Desktop学习

PowerBIDesktop作用:使用数据模型创建可视化效果和报表使用步骤:1,加载数据2,数据清洗3,建立表间关系4,数据可视化报表PowerBIDesktop集成了久经考验的Microsoft查询引擎

小马哥China·2023-03-12 07:36

面试 | 大数据知识点@2019-01-07

数据清洗转换数据清洗转换包括数据清洗和数据转换两

digger30·2023-03-12 04:51

数据清洗和特征选择

数据清洗和特征选择数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=>特征，标注数据生成=>模型学习=>模型应用”中的前两个步骤。灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。

吃肉的小馒头·2023-03-11 18:34

跟ChatGPT学量化，菜鸟炒股也不怕

数据清洗和预处理：对获取到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值、数据标准化等。特征工程：将原始数据转化为特征变量，包括技术指标、基本面指标等。

颹蕭蕭·2023-03-10 18:38

Hive项目02-数据清洗及函数运用

文章目录一、问题二、本题用到的知识点三、解题过程1、启动服务2、数据准备3、创建临时存储日志数据hive的表4、创建考试记录的表5、创建HBase表6、创建hive表映射hbaseanalysis:accuracy7、创建hive表映射hbaseanalysis:question8、创建hive的数据库9、插入数据到表ex_exam_record10、查出每个学生的成绩信息11、算出每个学生的平均

xiaoxaoyu·2023-03-10 09:21

Hive表-----数据清洗

以下内容所需要的环境：hive、beeline、Zeppelin（可视化界面如何操作表格）一、准备表格1、上传csv表格至linux目录中百度网盘自取：链接：https://pan.baidu.com/s/1xd5MdXiBDLBUtP07kpgl5Q?pwd=2ema提取码：2ema2.、登录Zeppelin启动命令：zeppelin-daemon.shstart2.1、创建一个新的NewNot

Xiayebuliang·2023-03-10 09:19

HIVE-表模型-数据清洗-数据分析

0.目前看到的，ODS层和DWD层都是外部表！1.事实表和维度表事务型事实表：增量更新周期型快照事实表：不会保留所有数据，只保留固定时间间隔的数据累积型快照事实表:累计快照事实表用于跟踪业务事实的变化。ODS层要保持大量原始数据，起到备份作用。故ODS层要创建外表，分区表，使用压缩。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表ODS层需要大量建表语句，以及读取语句。c

faceDog_VR·2023-03-10 09:19

Excel数据清洗

一、数据降维-二维表转一维表方法一：数据透视表法此方法仅适用于单行，单列的交叉二维表1.Alt+D+P，打开数据透视表和数据透视图向导2.请指定待分析数据的数据源类型，选择多重合并计算数据区域；.所需创建的报表类型，选择数据透视表3.下一步，创建单页字段4.下一步，添加数据源5.下一步，数据透视表显示位置：新建工作表6.在数据透视表字段中，取消行列显示，仅保留筛选器和值7.双击值，进入明细表8.删

知识工作者·2023-03-10 05:19

关于ETL的两种架构（ETL架构和ELT架构）

ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。ETL在转化的过程中，主要体现在以

m0_66404702·2023-03-09 10:37

# Hawk教程- 如何从互联网采集海量数据？租房,二手房,薪酬

GitHub文档镜像欢迎使用Hawk快速教程主要组件介绍核心功能:Hawk工程Hawk任务市场数据表和数据库连接网页采集器数据清洗[模块和算子]转换器过滤器执行器生成器常见问题更新日志作者和捐赠列表专题

desert2017·2023-03-08 23:20

大数据开发和大数据分析应该怎么选择？

主要还是看你个人的兴趣和未来的发展方向，下面给你罗列一下大数据开发和数据分析都是做什么的以及需要掌握哪些技能，然后你自己再选择一下喜好的方向~大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等

我想去吃ya·2023-03-01 07:17

大数据框架之Hadoop：MapReduce（三）MapReduce框架原理——数据清洗（ETL）

3.9.1数据清洗案例实操-简单解析版1、需求去除日志中字段长度小于等于11的日志。（1）输入数据web.log（2）期望输出数据每行字段长度都大于11。

yiluohan0307·2023-02-28 08:29

jane9872·2023-02-28 07:02

kaggle篇章三，新手入门糖尿病检测

一、数据清洗写在前列PregNumberoftimespregnant怀孕次数PlasPlasmaglucoseconcentrationa2hoursinanoralglucosetolerancetest

ᝰꫛꪮꪮꫜ748·2023-02-22 02:49

如何实现数据智能

数据清洗：对数据进行清洗、去重、填充缺失值、异常值处理等预处理工作，确保数据的准确性和一致性。数据存储：将

东方-教育技术博主·2023-02-20 23:08

python后端开发简历分享_Python后端开发工程师面试

从未间歇的寻找下一份工作。在前程无忧/拉勾/智联招聘上投递以及开放简历，收到邮件/电话面试邀请20家上下(深信服/悦动/绿米联创等)，其中有少数的测试与爬虫岗位(方向不符长期规划，都已谢绝)。最后面试了其中的10家(有一个下午面试了两家)，最后收到了自己满意的offer。在这其中，收获了许多的知识(感谢面试官的分享精神，公交费和洞洞鞋的钱挣回来了)。招聘平台在我所使用的招聘平台中，收获到面试邀请最

weixin_39923137·2023-02-20 16:44

中医治病——关联分析挖掘

可参考《数据分析与挖掘实战》第八章挖掘目标借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中医振型之间的关联关系对截断治疗提供依据，挖掘潜性证素挖掘流程1、原始数据整理2、数据的预处理，包括数据清洗、属性规约

lamusique·2023-02-20 07:48

【深度之眼比赛实战训练营第1期】+房价的数据预处理之探索性数据分析

本篇文章是Kaggle入门比赛房价预测竞赛的第一部分：下载分析数据集与数据清洗。

不想秃头的小阿瑞·2023-02-18 21:58

python后端框架之------Django

1.Django框架介绍1.1什么是DjangoDjango是一个开源框架，2005年发布，采用Python语言编写的.早期时主要做新闻和内容管理的网站的。Django本身提供了非常强大的后台管理系统版本：最高：2.1.2使用：1.11.8官网：http://www.djangoproject.com中文文档：http://djangobook.py3k.cn/2.0/1.2框架模式MTVM：Mo

__python__·2023-02-18 21:02

spark数据清洗练习

文章目录准备工作删除缺失值>=3的数据删除星级、评论数、评分中任意字段为空的数据删除非法数据hotel_data.csv通过编写Spark程序清洗酒店数据里的缺失数据、非法数据、重复数据准备工作搭建hadoop伪分布或hadoop完全分布上传hotal_data.csv文件到hadoopidea配置好scala环境删除缺失值>=3的数据读取/hotel_data.csv删除缺失值>=3的数据，打印

CarveStone·2023-02-18 07:29

数据预处理及特征提取

文章目录一、什么是数据清洗？

HMhmumlee·2023-02-17 16:40

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