python后端数据清洗

利用python进行数据分析—8.数据清洗与准备

文章目录引言8.1处理缺失值8.1过滤缺失值8.1.2补全缺失值8.2数据转换8.2.1删除重复值7.2.2使用函数或者映射进行数据转换8.2.3替代值8.2.4重命名轴索引8.2.5离散化与分箱8.2.6检测和过滤异常值8.2.7随机排序与随机抽样8.2.8计算指标/哑变量8.3字符串操作8.3.1python内建字符串对象方法8.3.2正则表达式8.3.3pandas中的向量化字符串函数引言 
哎呦-_-不错·2022-03-17 07:05

旅游推荐系统毕业设计总结(包含旅游信息爬取、算法应用和旅游推荐系统实现)

虽然做毕设的整个过程并不是特别煎熬，也没有像别人一样熬夜写代码，但是通过毕设我确实了解很多计算机相关知识，现在进行一个简单的总结：整个推荐模型的设计和实现的大体结构如下：通过从数据库或csv文件中获取数据源，首先把数据进行数据清洗
#Amark·2022-03-15 07:36

（数据科学学习手札134）pyjanitor：为pandas补充更多功能

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1简介pandas发展了如此多年，所包含的功能已经覆盖了大部分数据清洗
费弗里·2022-03-12 18:00

Python 八个数据清洗实例代码详解

如果你经历过数据清洗的过程，你就会明白我的意思。而这正是撰写这篇文章的目的——让读者更轻松地进行数据清洗工作。事实上，我在不久前意识到，在进行数据清洗时，有一些数据具有相似的模式。
·2022-03-10 10:30

R语言数据处理包dplyr、tidyr笔记

  dplyr包是HadleyWickham的新作，主要用于数据清洗和整理，该包专注dataframe数据格式，从而大幅提高了数据处理速度，并且提供了与其它数据库的接口；tidyr包的作者是HadleyWickham
灏喾·2022-03-10 07:17

【转载】R语言dplyr包学习笔记（吐血整理宇宙无敌详细版）

出处：AI入门学习dplyr包介绍dplyr包主要用于数据清洗和整理，主要功能有：行选择、列选择、统计汇总、窗口函数、数据框交集等是非常高效、友好的数据处理包，学清楚了，基本上数据能随意玩弄，对的，随意玩弄
紧到长不胖·2022-03-09 08:30

数据预处理(七)——利用sklearn进行数据预处理

主要内容：数据预处理的必要性数据清洗数据集成数据标准化数据规约数据变换与离散化利用sklearn进行数据预处理小结七、利用sklearn进行数据预处理1.数据标准化、均值和方差缩放sklearn.preprocessing.scale
shi_jiaye·2022-03-09 08:23

Python 疫情数据的可视化与分析（二）

上次通过数据的预处理已经将疫情的数据清洗到excel中，详情见https://blog.csdn.net/qq_42695315/article/details/111411789这次将通过处理得到词云
敌人派·2022-03-09 08:53

python3爬虫数据清洗与可视化实战pdf百度云_Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战_PDF电子书...

前言==============================================================Python是军刀型的开源工具，被广泛应用于Web开发、爬虫、数据清洗、自然语言处理
weixin_39580748·2022-03-07 07:55

pandas 数据清洗

读入数据importosimportsysimportpandasaspdimportnumpyasnpdefreadpm(filename,startline=2):#读入数据函数returnpd.read_csv(filename,header=startline,usecols=[0,2,3,4,5,6,7,9,10])abspath=os.path.dirname(__file__)#运行
大义Python·2022-03-04 07:22

手把手教你掌握4类数据清洗操作

本文介绍数据清洗的相关内容，主要涉及缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗和维度相关性检查四个方面。
Python学习与数据挖掘·2022-03-03 09:43

Python后端关于SQL的where条件处理

最近在参与一个服装行业智能零售的项目，在与前端交互的过程中出现了一个问题。前端页面实现的是一个下拉框和一个输入框的组合搜索功能，返回来给我后端的就是两个参数，一个是下拉框的searchvalue，和输入框的goodsinput。最开始我的想法就是在SQL查询语句中用两个格式化字符串（%s）分别作为where语句的查询条件和查询内容，但是查询条件需要指定一个表，所以这种方法行不通。后来我去网上查找了
一条小肥鱼·2022-03-02 08:28

深度学习基础：基于人脸的常见表情识别(2)—数据获取与整理

项目背景数据获取2.1数据爬取数据整理3.1图片格式统一3.2数据清洗3.3提取嘴唇区域该Task就是本训练营的实战部分了，这一部分我们会讲解如何获取数据集，并对数据集进行整理。
xatop·2022-03-02 07:04

数据仓库设计与开发-1-分层设计

分层设计为什么要分层如何分层理论技术实践举个例子如何更优雅一些问答总结其他参考ODS层的数据需要做数据清洗吗一种通用的数据仓库分层方法转载https://www.cnblogs.com/wang3680
Xu Kun·2022-02-28 15:07

电商数据仓库—数据采集平台搭建

（比如数据清洗、拆分、统计等等）数据仓库的作用通过对数据仓库中的数据进行分析，可以帮助企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。数据仓库的数据来源主要是三大来源：1.日志采集系统2.业务系统
YuBx·2022-02-28 15:17

Flink 实战一用户行为分析

4.新老用户统计，按照deviceId来统计1.按照操作系统(iOS、Android…)分析新老用户关键字：操作系统os新老isNewUser日志中就有新老用户的字段是没有新老用户的字段开发流程:1.数据清洗
大数据学习爱好者·2022-02-28 10:28

python - pandas 之 dataframe - 数据清洗转换合集

目录1.dataframe查看属性2.dataframe转换数据类型3.dataframe缺失值判断处理4.修改索引index和列名5.index与列名互转6.replace替换值7.sort_values排序8.Series转Dataframe9.Series转List1.dataframe查看属性DataFrame.indexDataFrame的索引(行标签)。DataFrame.column
开码牛·2022-02-28 07:41

图解数据分析 | 数据清洗与预处理

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/138声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第二个步骤——数据预处理。不能想当然地认为数据
·2022-02-25 14:37

学习Python后端要了解 - 计算机的组成和工作原理

一、计算机的概念其实现在对大家来说，计算机对于我们都是不陌生的，可以说是我们现在所用的电脑，但是这是一个很狭义的概念。平时我们看到的计算器、摄像头还有大家常用的电脑都可以说是计算机。其实真正的计算机（俗称电脑），是现代一种用于高速计算的电子机器，可以进行数值计算、也可以进行逻辑判断、还具有一定的存储记忆的功能，而且它还能按照程序的运行自动高效处理数据。通俗说计算机就是一个可以存储和计算数据的电子设
·2022-02-24 16:45

数据预处理与特征工程—12.常见的数据预处理与特征工程手段总结

文章目录引言1.数据预处理1.1数据清洗1.1.1异常值处理1.1.2缺失值处理1.2特征预处理1.2.1数值型特征无量纲化1.2.2连续数值型特征分箱1.2.2.1无监督分箱法1.2.2.2有监督分箱法
哎呦-_-不错·2022-02-23 07:18

Python数据分析，数据清洗常见方法|（《利用Python进行数据分析》）

处理缺失值先导入需要用的库importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportDataFramefrompandasimportSeries下面开始各种缺失值处理函数，其实只是罗列，具体的方法需要啥用啥第一步：先检查缺失值#检查缺失值string_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado'
独角兽�·2022-02-23 07:45

利用Python进行数据分析（Ⅲ）

利用Python进行数据分析（Ⅲ）本文参考书籍：《利用Python进行数据分析》目录利用Python进行数据分析（Ⅲ）7.数据清洗与准备7.1处理缺失值7.1.1过滤缺失值7.1.2补全缺失值7.2数据转换
小灵宝·2022-02-23 07:41

职场人必备：用python爬虫做Excel表格，一天的工作量一分钟完事。

很多人不知道，其实我们最常用的表格，在某些情况下也是可以用来做爬虫的，而且爬下来的数据规整，不需要花太多时间进行数据清洗，来看看是怎么实现的。
小马不会过河·2022-02-23 07:32

python爬虫技术如何挣钱？教你爬虫月入三万

爬虫技术挣钱方法1:接外包爬虫项目这是网络爬虫最通常的的挣钱方式，通过外包网站，熟人关系接一个个中小规模的爬虫项目，一般向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。python爬虫技术如何挣钱？
程序媛小本·2022-02-22 15:38

Python爬虫怎么挣钱？6个Python爬虫赚钱方式，搞搞副业不是问题

1.最典型的就是找爬虫外包活儿网络爬虫最通常的的挣钱方式通过外包网站，做中小规模的爬虫项目，向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。
Python不吃辣·2022-02-22 15:30

有意思的数据可视化案例：R语言ggplot2画小提琴图展示命中率

前面的数据清洗过程就不再介绍了，主要内容就是作图。做小提琴图需要准备的数据是两列，第一列是用来表示用来分组的标签，第二列是数据，实际数据如下image.png换成我们自己的实
小明的数据分析笔记本·2022-02-22 00:45

就业班第五阶段 业务知识

时间：2021/1/18-2021/01/24学习内容：第五阶段业务第一章节到第三章节心得体会：1.相较于之前的学习，现阶段对于数据分析已有一个大概全局认识，对于数据清洗等流程也大致了解，pandas的常用代码越来越熟练中对于数据分析方法和相关应用还亟需加强
anti酱·2022-02-21 19:51

MindsDB—写SQL就能建模的数据库

0、一般建模姿势一般我们根据业务场景进行建模，按以下模块进行处理（这里只讨论机器学习建模）：数据预处理：获取所需数据（from数据库or数仓）、数据清洗并标签化、特征
·2022-02-21 18:18

R数据分析：数据清洗的思路和核心函数介绍

好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。
公众号Codewar原创作者·2022-02-21 07:35

第七次作业：读取外部数据，数据清洗和可视化

导入化妆品特卖清单查询清单缺失信息将缺失品牌信息的数据，brand置为“未知品牌”进行各品牌价格比较
穿透烟雾lily·2022-02-21 00:08

还在用requests？ 已过时！初探协程与异步 http 框架 httpx

image.png最近公司Python后端项目进行重构，整个后端逻辑基本都变更为采用"异步"协程的方式实现。
Python一点通·2022-02-20 13:06

R数据分析：数据清洗的思路和核心函数介绍

好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。
Codewar·2022-02-19 16:00

Python作业8:数据清洗、利用pyecharts实现可视化

先对糗事百科数据进行清洗，并对用户星座、职业、地区进行值计算1.png用户星座状况柱状展示2.png3.png用户职业状况饼图展示4.png5.png用户地区状况地图展示6.png7.png
工程部徐美玲·2022-02-19 15:34

Python后端转JAVA最快多久_【动力节点】老杜支招：Java小白学习入门攻略，涵盖学习路线...

动力节点在B站的直播相当好，相当受欢迎，教学总监亲自解惑。零基础学Java的同学确实把思路打开不少。回顾：11月14日晚8:00，杜老师在动力节点B站大咖直播间，首次开播与粉丝面基，本场直播不吹，不捧，不掺广告，是一个技术老牛对学习Java的心得总结和分享，目的只有一个【解你千万疑问，教你如何入行】。本场直播2个小时，累计在线125980人次，上万条弹幕互动，近百个问题解答，在直播间老杜也是收到了
weixin_39880479·2022-02-19 07:47

2020 全国大学生数学建模竞赛C题思路+代码

数据清洗这道题的附件数据没有出现缺省或者异常数据，因此对于数据的预处理，更多的是根据问
Hk_Mayfly·2022-02-19 07:37

一维表、二维表那些事

这两样如果搞不清，数据清洗时仍然会陷入事倍功半的泥潭什么是二维表？看下图，确定一个数
江苏东军·2022-02-19 05:30

使用Python对链家二手房销售数据进行清洗、分析和可视化

分析思路对一份数据进行分析，一般包括数据清洗、数据分析和数据展示三个步骤。数据清洗是最花时间的，往往会占到整个分析的70%~80%。
夫记·2022-02-18 15:47

数据解读独角兽企业“猿辅导”（第二部分）

可见，我们的数据处理又可以分成两步：数据清洗和数据提取。一、数据清洗我们
吕其坤的思考日记·2022-02-17 13:27

《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门

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
Sc_RNA_seq·2022-02-17 13:49

数据分析--数据清洗详解流程

无论是做机器学习还是做数据分析，都离不开获取数据后的第一步-数据清洗工作。据统计，数据清洗工作占据整个工作时间百分之50左右，有的甚至能达到百分之70。下面我将介绍我进行数据清洗得思路流程。
monkey_susu·2022-02-17 07:13

学习笔记 | 数据分析基本流程

一.数据分析的基本流程01明确需求与目的02数据收集：巧妇难为无米之炊内部数据：内部数据库购买数据爬取数据：Python网络爬虫调查问卷03数据预处理：保证数据质量数据清洗：缺失值、异常值、重复值数据转换与特征工程
大虎牙·2022-02-17 07:41

机器学习sklearn的学习与运用——数据预处理 — 标准化（来自Educoder）

数据挖掘中，数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法，在这里不过多叙述预处理方法细节。接下来将简单介绍，如何通过调用sklearn中的模块进行数据预处理。
TurkeyPro·2022-02-15 11:31

python对数据进行预处理_机器学习之数据预处理（Python 实现）

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。
weixin_39958631·2022-02-15 11:31

Python+tableau电商用户行为数据分析实战

userId=1数据背景：基于阿里巴巴电商平台上某店铺的真实用户商品行为数据，通过数据分析了解数据背后更深入的意义，并对商家提出适当的运营建议实战工具：Python、tableau、Excel实战过程：一、数据清洗及整理数据量约有
clonedata数据分析·2022-02-14 19:00

基于文本挖掘的情人节微信聊天记录情感分析

整个分析流程分为以下几个部分：目录1.微信聊天记录获取2.数据清洗2.1分词、去停、去重2.2外部词典调用3.数据分析3.1词频分析与词云展示3
#温室里的土豆·2022-02-14 07:57

关于蘑菇街算法数据流（ACM）实现方案

首先感谢组内小伙伴提供的资料，让我有机会学习，得到自己的理解，如果有理解不对的地方或者有更好的解决方案以及想法，欢迎一起交流，感激不尽ACM介绍"ACM"是蘑菇街算法数据流的总称，主要包含四个模块：埋点模块、ab实验模块、数据清洗模块
shuaigehong·2022-02-13 09:15

Python后端学习路线

目录一、Python语言基础二、计算机基础三、Python语言高级四、前端技术五、前端框架及前端进阶技术六、后端框架七、安全技术八、版本控制工具九、Linux基础十、测试技术十一、分布式设计十二、高并发十三、高可用十四、高性能十五、工具使用十六、监控与统计十七、设计模式十八、数据库十九、搜索引擎二十、虚拟化二十一、中间件二十二、Linux运维自动化开发二十三、Python数据分析二十四、Pytho
八音先生·2022-02-12 07:05

Pandas（数据清洗）

当进行数据清洗以进行分析时，好直接对缺
GHope·2022-02-12 05:41

职业数据分析--excel

数据分析的步骤1、提出问题——明确数据分析目的2、理解数据——理解数据列名的意义3、数据清洗——统一格式内容4、构建模型——思考用什么样的表现形式把数据呈现出来5、数据可视化——把数据转化成图一、提出问题首先明确这次数据分析的目的是什么
李静数据分析·2022-02-11 11:37

一、指标体系搭建

①搭建指标体系的目的1、指导数仓建设  ETL数据清洗治理2、统一指标口径  在不同业务场景、不同部门，统一口径3、对内衡量业务发展  指标建设的最终目的还是为了辅助产品迭代，而衡量业务的发展现状；  
风图莫·2022-02-11 09:14
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