python后端数据清洗第40页

船轨迹预测

数据清洗，数据里面有很多数字的连续性不强，也是要去掉的。网络参数调整：包括调整神经元个数还有dropout率，似乎效果影响不大。

摸鱼RPA·2022-12-06 23:07

特征值处理-机器学习

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。

haungtan07·2022-12-06 14:44

【方法】机器学习中的数据清洗与特征处理

来源：http://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html背景随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术

一寒惊鸿·2022-12-06 14:14

机器学习中的数据清洗与特征处理综述

本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖

Bryan__·2022-12-06 14:41

请简述python数据分析流程_简单案例讲解Python数据分析的基本步骤

一、数据分析的基本步骤1.明确问题，理解数据（1）先把问题了解清楚，明确分析背景及目的（2）了解数据集的整体情况（3）明确分析思路2.数据清洗（1）确定数据集（2）处理重复值和缺失值（3）处理数据类型/

weixin_39737764·2022-12-06 12:41

[R]_使用mutate_all()，mutate_at()，mutate_if()操纵数据框的列

用R做数据清洗的人应该对mutate()不会陌生，这个函数用来增加列变量，非常好用，不过它的一些同胞mutate_all()，mutate_at()，mutate_if()知名度就没有那么高，但其实这几个也是很好用的函数

吃过了没·2022-12-06 00:55

菜鸟窝出品】数据清洗、python与sklearn数据标准化实战（附项目源码）

本文是由菜鸟窝特邀清华的人工智能博士亲授，从零开始教你如何进行数据预处理，并通过实际案例手把手教会大家进行实操。相关的源码会发给大家实践，让你真正做到学以致用。阿里百度人工智能大神精讲的人工智能视频课程，领取地址：https://www.cniao5.com/course/10239或欢迎勾搭运营小姐姐（微信id：BT474849）免费领取63讲精品机器学习入门到实战视频哦~视频详解和实操代码可联

Bella人工智能爱好者·2022-12-05 22:58

【数据分析】电商平台订单报表分析思路及案例

分析问题诊断性、预测性分析、仿真分析线性回归、逻辑回归解决问题数据报告+决策性分析2.1相关数据商品编号、商品名称、商品价格、票号、座位、联系地址2.2订单数据分析一般思路数据抓取数据库数据调取数据清洗无效数据清洗

♚人间海·2022-12-05 21:27

订单数据分析-实战

1.京东订单数据准备1.1京东订单数据介绍2020年5月25日10%抽样数据大家电-家用电器-冰箱70K+1.2数据清洗缺失值处理用户城市和省份信息有部分缺失，部分订单的订单中支付时间为空值数据逻辑错误格式内容一致性

avagogogo·2022-12-05 21:56

【笔记】电商订单数据分析实战

文章目录一、数据清洗二、数据分析2.1计算总体指标2.2计算每月GMV及趋势分析2.3流量渠道来源拆解GMV占比2.4按星期几统计下单量2.5根据下单时段统计下单量（30分钟一段）2.6按月统计复购率三

Sprite.Nym·2022-12-05 21:55

Python数据分析实战 —— 天猫订单数据分析

文章目录项目介绍数据介绍导入部分库数据预处理数据格式整理异常值分析数据分析描述性统计周趋势、日趋势分析产品价格分析地区分析转化率分析总结项目介绍本项目将对2020年2月份的真实天猫订单成交数据（共28010条记录）进行数据清洗

zgrjddd·2022-12-05 21:55

使用LSTM进行多步预测

文章目录使用LSTM对PM2.5进行2步预测1.项目简介2.导入所需库3.导入数据4.数据清洗4.1缺失值处理4.2分类数据处理4.3构造数据集4.4拆分数据集4.5数据标准化5.建模5.1构造模型5.2

悬瓴木·2022-12-05 20:51

Spark数据分析及处理（实战分析）

项目需求：使用Spark完成下列日志分析项目需求：1.日志数据清洗2.用户留存分析1.数据清洗读入日志文件并转化为RDD[Row]类型按照Tab切割数据过滤掉字段数量少于8个的对数据进行清洗按照第一列和第二列对数据进行去重过滤掉状态码非

Mr.梧桐·2022-12-05 18:37

Pandas+随机森林数模实战日记

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录目录前言一、数据预处理1.数据表关联2.特征相关性分析3.数据清洗二、随机森林训练1.随机森林总结前言记录第一次单人参赛，用Pandas

auguste805·2022-12-05 14:36

数据清洗_第一篇缺失值处理（3）_常见插值法(均值、回归、EM、多重)

目录1.均值插值法2.回归插值法3.EM算法4.多重插值A12J1.均值插值法均值插补是利用样本数据平均值或众数作为其替代值对数据进行插值。均值插补的插补值计算方程为：（1）其中，为是否回答的描述符号表示，表示“是”，表示“否”，是个数2.回归插值法回归插值是根据样本中缺失变量和已得到变量构建回归方程，即根据已有的样本数据，对调查中目标变量的缺失值进行估算。构建自变量与目标变量Y的关系，且第个缺失

SMT深海的鱼·2022-12-05 12:21

【机器学习】机器学习中必知必会的 8 种降维技术，最后一款超硬核！

数据科学家将大部分时间花在数据清洗、特征工程和执行其他数据整理技术上。降维是数据科学家在执行特征工程时使用的技术之一。

风度78·2022-12-05 09:39

python实现PCA降维及可视化

实现功能：python对数据清洗以及数据编码（具体实现方式可查看前两篇文章）后的变量进行PCA降维，并进行可视化展示。

数据杂坛·2022-12-05 08:20

Machine Learning（Lesson2 一个完整的机器学习项目）

文章目录引言项目项目概览划定问题性能指标开始写代码了看一下数据特征工程创建训练集、测试集准备训练用的数据自定义转换器（打包数据清洗过程）模型训练参数测试结束作业（你可以现在去，也可以再学学去）引言这一章的学习是最基础也是最重要的一个章节

季马宝宝·2022-12-04 20:47

第五课机器学习中的特征工程

本系列是七月算法机器学习课程笔记文章目录1特征工程与意义2数据与特征处理2.1数据采集2.2数据清洗2.3数据采样2.4特征处理2.4.1数值型2.4.2类别型2.4.3时间型2.4.3文本型2.4.4

约定写代码·2022-12-04 12:33

02_特征工程前奏—数据清洗

文章目录一、预处理二、清洗异常样本数据2.1格式内容错误数据清洗2.2逻辑错误清洗2.3去除不需要的数据2.4关联性验证三、数据不均衡3.1数据不平衡3.2对多数类别样本删除3.2.1解决方案一—设置损失函数的权重

IT-cute·2022-12-04 12:32

基于逻辑回归的金融风控贷款违约预测分析（笔记）

对贷款偿债能力的评估1.方法：利用逻辑回归（理解简单，可解释性强）2.信用评分卡的构建金融风控定性分析逻辑回归定量分析信用评分卡（二）流程1.数据获取：包括获取存量客户及潜在客户的数据；2.数据预处理：包括数据清洗

piyuf·2022-12-04 10:13

pandas库的使用Series

pandas库的使用pandas我们课程后续用得最多的一个模块，主要用于进行数据探索和数据分析Pandas是基于NumPy的一个开源Python库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。

weixin_30539835·2022-12-04 08:50

如何用python做比分网_使用python对历届世界杯进行数据分析

描述分析报告2.具体操作和代码呈现数据理解项目说明数据内容说明提出问题理解数据数据清洗检查缺失值检查并处理异常值分析数据整体观察逐项展示项目说明数据来源于CSDN

余时行·2022-12-03 18:07

数据分析展示（通过Mysql和Python对数据清洗和整合后，利用tableau搭建数据看板进行可视化显示，最后对数据结果给出简要的个人分析）

作品展示链接：https://blog.csdn.net/weixin_44869426/article/details/122952133Step1:数据分析看板搭建数据看板简介:①以简洁直观、恰当用图为基调，精准展现业务需求看点;②目标使用对象为外卖总店管理人员;③讲述了11家门店分别在两个外卖平台上的经营情况。Step2:数据分析看板简述（由上及下，由左及右）第1行展现了11个店铺在“美团

是努力做好产品战略的小王同学呀·2022-12-03 15:16

Python对电影数据简单分析

importpandasaspd#数据预处理movies_df=pd.read_csv('movie_metadata.csv')movies_df=movies_df.drop_duplicates()#数据清洗去重

小沐_·2022-12-03 11:46

IMDB电影数据分析实践

IMDB电影数据分析实践根据IMDB5000部电影数据集进行下列数据分析：数据准备：读取数据并查看数据的基本信息数据清洗：缺失值处理，重复值处理，处理后“干净”数据的基本信息。

猿小白→_→·2022-12-03 11:44

pandas处理csv文件和生成csv文件

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。

呆呆槑_·2022-12-03 08:08

Pandas 笔记 (一)

Pandas提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具#Pandas可以从CSV、JSON、SQL、MICROSOFTEXCEL导入数据#Pandas可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再形成、选择、还有数据清洗和特征加工

TBAALi·2022-12-03 06:42

python数据分析实验报告_Python 数据分析入门实战

第二部分：介绍了数据的准备过程，如数据清洗，异常值处理，可视化等。第三部分：介绍了数据建模内

weixin_39608509·2022-12-02 19:10

Tiff图像处理4_Python

数据清洗、数据筛选这个，跑深度学习网络，数据肯定是个重头戏，有没有一个比较好的数据集，基本决定了这个网络的上下限。但是在咱处理的这个领域，能直接用的数据不算特别多。

DYNA_M·2022-12-02 18:25

pandas模块基本介绍（1）

它含有使数据清洗和分析⼯作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。

傲骨你也配·2022-12-02 15:46

数据分析项目-用户消费行为分析

目录导入及分析第一部分：数据清洗导包数据加载&分析数据数据清洗第二部分：按月数据分析分析方向：用户、订单、消费趋势消费趋势的分析1.每月的消费总金额2.每月的消费次数3.每月的产品购买量4.每月的消费人数

Colorfully_lu·2022-12-02 13:17

案例：房价预测模型

主要步骤：1.数据清洗。数据分类，缺失值和异常值处理。2.特征分析。统计量分析和相关性分析。3.特征工程。特征选择和特征融合。4.模型构建。特征标准化，交叉验证，GBoost和Xgboost。

pmzqpmh·2022-12-02 12:21

怎样用python进行数据清洗？(下)

这里我们用某招聘网的案例来过一遍用python进行数据清洗的流程。接（1）10去掉公司地点的中括号定义一个函数来去掉记录两端的符号再传入.map函数中去，再赋值给原来的公司地点。

吴生数据分析·2022-12-02 11:05

CSV 格式数据清洗 Python123

yang三毛·2022-12-02 11:35

基于数据处理的CSV格式行列变换及数据清洗

一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应列表、数组和集合等概念二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式，表格是典型的二维数据，表头是二维数据的一部分多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构（键值对）二维数据的表示使用二维列表类型：它本身是一个列表，列表中的每个元素也是一个列表，每个元素可以代表二维数据的一行或者一列使

Tab_·2022-12-02 11:05

学习笔记（3):Python数据清洗实战入门-csv文件读写

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26990/361120?utm_source=blogtoedu设置读取数据显示的行列数目pd.set_option('display.max_colums',20)pd.set_option('display.max_rows',100)读取文件的基本格式：UTF-8,GBK读取数据是选择读取的行数pd.read_cs

代码海洋苦作舟·2022-12-02 11:05

Python数据清洗处理，csv，pandas，数据匹配

写在前面本人python新手一枚，最近毕业论文需要用python处理数据，大概就是两年前学过一些python基础，最近重新把python捡起来了，由于这个数据处理过程对我这种新手来说过于艰难，所以想要把它记录下来，方便以后需要的时候再回顾，也希望其他同学遇到类似问题的时候可以更快找到解决方法~下面正文开始1.要用到的库importosimportpandasaspdimportopenpyxlim

Healer1587·2022-12-02 11:05

第7周 CSV格式数据清洗

黑衣骑士兴·2022-12-02 11:05

数据清洗及特征处理

数据清洗及特征处理导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd#加载数据train.csvdf=pd.read_csv('train.csv

侍伟·2022-12-02 11:34

第二章：数据清洗及特征处理

开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd#加载数据train.csvdata=pd.read_csv('train.csv')data.head(3)我们一般拿到的数据比较杂，有很多的噪音，需要进一步的处理。譬如数据中有异常值，缺失值，经过一定的处理后才能够做后面的分析和处理。所以需要进行数据的清洗2.1缺失值的观察

许大博·2022-12-02 11:34

国科大数据挖掘实训——数据预处理之数据清洗

importnumpyasnpimportpandasaspd#读取数据df=pd.read_csv('/data/workspace/myshixun/step1/train.csv')#####begin######查看列中是否存在空值temp=df.isnull().any()print(temp)#使用SimpleImputer取出缺失值所在列的数值，sklearn当中特征矩阵必须是二维才

D~~゜姚 ① 摇·2022-12-02 11:03

学习笔记（6):Python数据清洗实战入门-csv文件读写

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26990/361120?utm_source=blogtoedupandas数据读取read_csv#读取结果为dataframe格式读取csv的时候注意编码，utf-8gbkimportosos.getcwd()os.chdir('文件路径')order.info（）pd.set_option(‘display.max

qq_32221023·2022-12-02 11:02

python学习笔记(关于CSV文件的数据清洗）

1、读取CSV文件data=pd.read_csv(r'.\')2、看数据大致情况data.info()3、当表很大的时候想看表长什么样子data.head(n)#显示前n行4、删除表的若干列data.trop(['aaa','bbb','ccc'],inplace=True,axis=1)#删除表头为aaa,bbb,ccc的列，inplace=True并用后来的表去覆盖前面的表5、用均值填补缺失

泰勒叫我去学习·2022-12-02 11:00

pandas数据清洗的基本函数

panda数据清洗1.常规语法(1)判断缺失值data.isnull().any()(2)缺失值填充：df.fillna(50)表示在缺失值的地方填充值为50(3)将清洗后的数据进行以csv格式导出：data.to_csv

我爱7西瓜·2022-12-01 19:52

利用pandas对数据集PM2.5 Data of Five Chinese Cites进行清洗

1.项目介绍最近在b站看到了一个数据清洗的小项目，来自于b站的同济子豪兄的一个视频，中国五城市六年PM2.5大数据可视化。