python后端数据清洗

Hive电子商务消费行为分析项目

文章目录数据说明环境准备项目代码上传数据文件并创建数据表数据清洗数据可视化客户分析交易分析门店分析评价分析数据说明某零售企业的门店最近一年收集的数据customer_details.csv:客户信息transaction_details.csv
数据攻城小狮子·2022-12-19 09:12

【Flink实时数仓】数据仓库项目实战 《四》日志数据分流 【DWD】

文章目录【Flink实时数仓】数据仓库项目实战《四》日志数据分流-流量域【DWD】1.流量域未经加工的事务事实表1.1主要任务1.1.1数据清洗（ETL）1.1.2新老访客状态标记修复1.1.3新老访客状态标记修复
一阵暖风·2022-12-19 09:34

数据清洗---测试集和训练集分布不一致的情况

在竞赛中，可以会出现提供的数据不符合测试集分布的情况根据百度车道线冠军的经验：数据清洗上，最一开始采用了全部数据训练，发现loss经常出现不规则的跳动，经过排查，发现road3存在几乎一半以上图像过曝的问题
往事如yan·2022-12-19 04:33

数据分析07-数据清洗、矩阵、数学建模

数据分析-07数据分析-07扩展：数据清洗检测与处理重复值检测与处理缺失值检测与处理异常值矩阵1.矩阵对象的创建2.矩阵的乘法运算3.矩阵的逆矩阵4.ndarray提供的矩阵API5.矩阵应用数学建模1
图像算法AI·2022-12-19 01:25

python实验二数据预处理_数据清洗与预处理-Python实现

这个Python版本必须是3.7的首先讲一下数据清洗与预处理的定义在百度百科中的定义是-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。
weixin_39816141·2022-12-19 00:53

黑马程序员《数据清洗》学习总结

目录1.1数据清洗的背景1.1.1数据质量概述1.1.2数据质量的评价标准1.1.3数据质量的问题分类1.2数据清洗的定义1.3数据清洗的原理1.4数据清洗的基本流程1.5数据清
子子木·2022-12-19 00:52

数据清洗和预处理详解

数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步)，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。
flare zhao·2022-12-19 00:22

数据挖掘—数据预处理

文章目录数据预处理1数据清洗缺失值处理异常值处理2数据集成实体识别冗余属性识别数据变换简单函数变换规范化连续属性离散化属性构造3数据规约属性归约数值归约Python主要数据预处理函数数据预处理数据预处理的过程数据预处理的目的
W_chuanqi·2022-12-19 00:21

数据挖掘 | 实验一 数据的清洗与预处理

文章目录一、目的与要求二、实验设备与环境三、实验内容数据清洗数据集成数据变换（统一格式并标准化）四、实验小结一、目的与要求1）了解数据质量问题、掌握常用解决方法；2）熟练掌握数据预处理方法，并使用Python
寒夜点孤灯·2022-12-19 00:21

【数据清洗】总结

这里先参考相关材料，记录下常规的数据清洗方法，并持续更新。内容：1、
Lamcky·2022-12-19 00:51

数据预处理Part1——数据清洗

文章目录一、数据预处理二、数据清洗1、缺失值处理1.1丢弃缺失值1.2补全缺失值1.3真值转换1.4不处理1.5特征选择2、异常值2.1异常值处理2.2保留异常数据的情况2.2.1异常值正常反映了业务运营结果
weixin_43060843·2022-12-18 18:40

年终总结：2021年最有用的数据清洗 Python 库

大多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费70-80%的时间来清理和准备数据以进行分析。清理和准备数据既繁琐又辛苦，但数据越干净、越有条理，后面的一切工作都会变得更快、更轻松、更高效。本文就来分享精选的15个最有用的Python数据清理库，希望在数据分析的路上，大家都能越快轻松！梳理不易，喜欢点赞、收藏、关注，文末提供技术交流群，欢迎畅聊。NumPyPandasMatplotlibDatacl
Python数据挖掘·2022-12-18 18:07

年底总结 2021年最有用的数据清洗 Python 库

不知不觉2021就进入了末尾，今天我来一次年底总结，总结一下2021年最有用的数据清洗Python库。大多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费70-80%的时间来清理和准备数据以进行分析。
IT界搬运喵·2022-12-18 17:37

数据清洗:函数依赖及其发现算法(附Python代码)

1函数依赖  一个函数依赖(FunctionalDependency)X→AX\rightarrowAX→A是对关系模式RRR的一个声明，其中X⊆RX\subseteqRX⊆R，A∈RA\inRA∈R。所有元组t1,t2∈Rt_{1},t_{2}\inRt1,t2∈R，满足一下条件：如果t1[X]=t2[X]t_{1}[X]=t_{2}[X]t1[X]=t2[X]，则t1[A]=t2[A]t_{1
Sun_Sherry·2022-12-18 17:35

贷后催收评分模型中的数据清洗与数据治理细节介绍

数据清洗是一个非常修炼身心的过程，途中你除了需要把所有的数据整业务合到一张宽表里。而这种宽表中所有的字段，是你理解完业务后，细心整理出来的所有适合建模的数据。
番茄风控·2022-12-18 02:27

python在txt中的替换数据清洗_数据清洗

数据清洗是数据分析的基础工作，但是数据清洗占据了整个数据分析绝大部分的工作量。
lixiyuan198887·2022-12-17 21:07

数据清洗，Python读取txt数据，txt数据分隔符处理

今天在处理txt文件时遇到了一些问题，它不是格式化的数据，行前行末都有空格，而且每个元素的分隔符不一致，没法进行分割处理，如果用read_csv或者read_table函数是无法直接处理的，得到的只有一个数据块，txt数据如下所以我想给它先转换成格式化的数据，再利用函数进行处理。先用原生Python对空格分隔符进行处理#读取inputfile=open('_data_1lognorm_nh42so
eyexin2018·2022-12-17 20:50

数据清洗以及常用的方法

最近用到数据清洗，写篇博客，供自己回忆，供有需要的人参考~一、数据清洗是什么？
QianZ423·2022-12-17 01:25

数据分析02——数据清洗及特征处理

数据分析02——数据清洗及特征处理查看数据.info()打印DataFrame的简要摘要，显示有关DataFrame的信息，包括索引的数据类型dtype和列的数据类型dtype，非空值的数量和内存使用情况
上烟雨心上尘·2022-12-16 19:20

大数据预处理架构和方法

数据预处理主要包括数据清洗（DataCleaning）、数据集成（DataIntegration）、数据转换（DataTransformation）和数据消减（DataReduction）。
大数据基础入门教程·2022-12-16 17:03

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书 定义内涵

技术背景数据预处理的常见方法有数据清洗、数据转换、特征选择、数据降噪和数据增强。数据清洗通常是指对收集得到的数据集通过丢弃重复数据
m0_73803866·2022-12-16 17:03

大数据预处理架构和方法简介

数据预处理主要包括数据清洗（DataCleaning）、数据集成（DataIntegration）、数据转换（DataTransformation）和数据消减（DataReduction）。
QYUooYUQ·2022-12-16 17:32

Data Mining：（2）数据预处理

文章目录缘何兴起怎么定义该怎么办数据清洗（DataCleansing）概念阐述数据选取参考原则处理空缺值消除噪声数据分箱聚类回归消除不一致数据集成（DataIntegration）概念阐述模式匹
April_0911·2022-12-16 17:31

数据预处理 定义内涵

技术背景数据预处理的常见方法有数据清洗、数据转换、特征选择、数据降噪和数据增强。数据清洗通常是指对收集得到的数据集通过丢弃重复数据
maoguan121·2022-12-16 17:28

Sklearn机器学习基础（day02基础入门篇）

文章目录基本算法使用（Sklearn)算子API调用分步曲数据分析分步曲分类算法KNN算法网格优化KNN案例（预测facebook签到位置）数据清洗KNN处理预测完整代码朴素贝叶斯算法决策树案例可视化决策树随机森林回归与聚类算法线性回归正规方程梯度下降岭回归逻辑回归与二分类
Huterox·2022-12-16 16:10

python 数据预处理,Python数据清理学习笔记——数据预处理,python,清洗

python数据清洗学习笔记–数据预处理1、重复值处理•数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理•重复值一般采取删除法来处理•但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等df[df.duplicated
weixin_39785858·2022-12-16 14:31

python数据与挖掘实战学习：第四章数据预处理 笔记

前言对原始数据中的异常值和缺失值进行数据清洗，完成后接着进行或同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。
bib_i·2022-12-16 14:30

Python数据分析基础——数据预处理方法笔记（持续更新）

python数据预处理方法目录一、数据探索1.1查看表总体信息1.2查看表细节信息二、数据清洗2.1重复值处理2.2缺失值处理2.3异常值处理2.4提取字符串2.5数据离散化2.6数据标准化2.7数据整合三
麦麦的辣翅·2022-12-16 14:28

靓仔的python机器学习入门2.2-特征工程-特征提取

sklearn：特征工程pandas：数据清洗、数据处理特征工程包含的内容：特征抽取/提取、特征预处理、特征降维2.3.1特征抽取/提取：机器学习算法-统计方法-数学公
白莲居仙·2022-12-16 14:22

机器学习之特征工程：字典的特征提取总结反思

2.2特征工程介绍算法特征工程2.2.1为什么需要特征工程(FeatureEngineering)2.2.2什么是特征工程sklearn用于特征工程pandas用于数据清洗、数据处理特征抽取/特征提取：
cccccccaaaaaaaaa·2022-12-16 14:21

机器学习概述

机器学习的一般流程数据收集数据清洗特征工程数据建模模型评估算法分类机器学习有监督学习无监督学习分类k-近邻算法贝叶斯分类决策树与随机森林逻辑回归回归
_console_·2022-12-16 14:20

数据预处理的常见方法

技术背景数据预处理的常见方法有数据清洗、数据转换、特征选择、数据降噪和数据增强。数据清洗通常是指对收集得到的数据集通过丢弃重复数据
securitypaper·2022-12-16 13:06

【综合案例】信用评分模型开发

目录一、案例背景二、前置知识2.1数据分箱2.2属性选择2.3回归方程三、数据处理3.1数据清洗3.2因素分析四、模型训练五、模型预测六、结语后记一、案例背景在上一篇文章网络贷款违约预测案例中，我们在分析属性关系时发现
貮叁·2022-12-16 13:53

大比分领先！ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛冠军方案

例如，在数据清洗方面我们去掉二义性的图片；模型选择和方法方面我们使用了ViT-L和Swin-v2；为了提高实验效率，方便整个实验过程的管理，我们基于MMSelfSup和MM
OpenMMLab·2022-12-16 10:39

Python数据分析之特征处理笔记六——特征预处理（案例分析）

目录1.特征预处理1.1获取数据，数据清洗1.2确定标注1.3特征变换1.3.1Z-score标准化与最大最小标准化1.3.2标签法和独热法1.4特征降维2.模型建立数据来源：本文的数据及代码来源于B站
୧⍤⃝ Nakupenda·2022-12-16 09:11

Python数据分析之特征处理笔记三——特征预处理（特征选择）

书接上文，进行数据清洗过程后，我们得到了没有空值、异常值、错误值的数据，但想要用海量的数据来建立我们所需要的算法模型，仅仅是数据清洗的过程是不够的，因为有的数据类型是数值，有的是字符，怎样将不同类型的数据联系起来
୧⍤⃝ Nakupenda·2022-12-16 09:40

数据分析之机器Python高频面试题及答案

2.pandas，用来处理表格和复杂数据的，我主要用它在数据清洗这一步。3.matplotlib，用来数据可视化，在对处理好的数据我想简单看一下频数分布或者相关性之类的很轻松的可以画出图片。
、烟雨楼·2022-12-16 07:43

初步认识--物联网数据分析与挖掘

因为在现实生活中存在着大量的“脏”数据数据不完整的性数据有噪音数据数据不一致性技术主要四种：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约数据清洗：主要删去数据中的重复数据，消除数据中的噪音数据，纠正不完整和不一致的数据噪声数据是指数据中存在着错误或异常
FANCY PANDA·2022-12-16 04:11

logistic回归分析优点_漫谈数据分析之建模算法

其主要工作内容包括：数据获取、数据清洗、数据重构、数据建模、模型验证等。众所周知，数据是分析的基础，数据的质量、数据的相关度、数据的维度等都会影响数据分析的结果。
weixin_39783149·2022-12-15 23:48

电商评论文本挖掘

前言目录结构1.实验目的2.数据介绍3.数据清洗4.利用机器学习和文本挖掘技术完成情感分析模型搭建5.利用情感极性判断与程度计算来判断情感倾向6.利用词频和TF-IDF挖掘出正负文本中的关键点情况7.利用文本挖掘相关算法找到平台中用户讨论的集中点前言该项目是我在大三选修课
Fishermen_sail·2022-12-15 23:37

基于python文本挖掘的电商产品评论数据情感分析报告

流程分析框架工具准备一、导入数据二、数据预处理（一）去重（二）数据清洗（三）分词、词性标注、去除停用词、词云图三、模型构建
孙志攀·2022-12-15 23:07

AKShare量化接口简介

AKShare是基于Python的财经数据接口库，目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具
--莫名--·2022-12-15 19:17

大数据介绍、集群环境搭建、Hadoop介绍、HDFS入门介绍

3.3大数据相关技术3.4海量数据存储3.5海量数据清洗3.6海量数据处理4.集群环境准备4.1准备虚拟机4.2修改为静态IP4.2.1配置文件4.2.2配置文件内容4.2.3重启网络
无名氏—不学代码·2022-12-15 15:20

数学统计建模

数据预处理数据清洗无量纲处理检验数据来自哪个分布正态分布检验K-S检验的P值检验正态性非正态数据处理数据偏态处理BOX-COX变换成分数据处理clr变换ilr变换logit变换属性数据相关性检验假设检验方法使用时应首先判断数据是否为正态数据
River Chandler·2022-12-15 14:04

泰坦尼克号数据集_泰坦尼克号生存率预测

目录一、泰坦尼克号生存率预测1.提出问题2.理解数据2.1采集数据2.2导入数据2.3查看数据集信息3.数据清洗3.1数据预处理3.2特征工程4.构建模型5.模型评估6.方案实施6.1得到预测结果6.2
weixin_39560604·2022-12-15 14:10

Datawhale动手学数据分析——第二章数据清洗、重构和可视化

在这个章节里，进行的是对数据的清洗、重构和可视化的操作。2.1缺失值观察与处理2.1.1任务一：缺失值观察importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv('train.csv')df.head()#方法一df.info()#方法二df.isnull().sum()2.1.2任务二：对缺失值进行处理（1）利用np.nan,None以及.isnull()检索
Elodieee·2022-12-15 13:52

【使用pandas进行数据分析】数据重构——合并与聚合、运算

在数据清洗之后，我们可以将不同表中的数据进行合并，再进行分析。那么，数据表如何进行合并？
etSha·2022-12-15 13:51

spark数据清洗的案例

spark数据清洗的案例基于生产实际的案例练习的内容程序结构代码基于生产实际的案例练习的内容json字符串解析；mapPartition；累加器；集合的应用；多目录压缩写入；自定义分区；程序结构代码packagepers.machi.sparkRddDataCleansingimportjava.utilimportorg.apache.hadoop.io.NullWritableimportor
兴趣使然的码基·2022-12-15 11:04

spark业务开发-数据清洗

spark业务开发-数据清洗项目地址:https://gitee.com/cch-bigdata/spark-process.git输入数据order_number,order_date,purchaser
哦哇一丝卢脑哇哈急枚喋喋丝捏·2022-12-15 11:00

使用spark读取es中的数据并进行数据清洗，使用fp-growth算法进行加工

最近学了spark，用fg-growth算法进行数据的关联排序objectHelloPFg{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setAppName("SparkMLlibExercise:K-MeansClustering")conf.set("es.index.auto.create","true")conf.set("es.n
疯狂的程序猿88888·2022-12-15 11:59
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