python后端数据清洗

Python大数据-对淘宝用户的行为数据分析

目录一、项目背景二、项目目标三、分析思路四、数据清洗1、读取查看数据的基本信息和数据的完整性2、一致化处理：3、查看是否有缺失值五、数据分析1、不同时间下PV、UV的流量变化情况2、不同购物行为在不同时间维度下的变化情况用户转化行为漏斗模型分析六
你隔壁的小王·2022-02-11 07:07

毕业设计之 - 大数据分析：电商产品评论数据情感分析

文章目录1简介数据分析目的数据预处理评论去重数据清洗分词、词性标注、去除停用词提取含名词的评论绘制词云¶词典匹配评论数据情感倾向分析修正情感倾向LinearSVC模型预测情感¶最后1简介Hi，大家好，这里是丹成学长
DanCheng-studio·2022-02-11 07:04

Python大数据-电商产品评论情感数据分析

目录一、项目背景二、项目目标三、分析方法与分析过程四、数据清洗数据抓取评论去重分词停用词词云图绘制五、数据分析评论数据情感倾向分析匹配情感词修正情感倾向LDA模型进行主题分析寻找最优主题数评价主题分析结果六
你隔壁的小王·2022-02-11 07:32

7周入门数据分析：（2）分析界的No.1——Excel

数据清洗类实践过程中发现，主要需要对：数据缺失，奇异值数据
sapienst·2022-02-11 07:56

数据预处理

**数据预处理指的是如下过程：采集原始数据理解原始数据清洗原始数据为余下的数据分析或建模做准备虽然它看起来和数据科学中夺人眼球的地方无关，然而这一步做好了，对后面的建模和数据解读的重要性比用什么算法甚至还重要
三万_chenbing·2022-02-09 01:54

Python数据挖掘005-数据清洗

数据预处理包括有数据清洗，数据集成，数据转换，数据规约等过程。数据预处理的目的是提高数据的质量，同时让数据更好的适应特定的挖掘技术或工具。
科技老丁哥·2022-02-07 18:43

pandas常用函数

  说起pandas这个是python数据清洗的利器，它可以让你像sql一样操作数据，同时可以对数据进行各种计算，转换完成后还可以方便的存储到excel，转化为array、Matrix供进一步（模型）使用
不分享的知识毫无意义·2022-02-07 12:34

python数据分析前奏：中国教育近30年来官方所有的通知政策文件大数据的爬取与下载

一、概述一般情况下，一套完整的数据分析的主要过程是：需求分析数据获取数据清洗数据分析的逻辑构建可视化报告撰写总结反思很多时间，公司的数据是从网站后台直接导出给数据分析师。
无敌小小坤·2022-02-06 09:53

清理Pandas DataFrame中的数据

下载CSV和数据库文件-127.8KB下载源代码122.4KB介绍本文是使用Python和Pandas进行数据清洗系列的一部分。它旨在利用数据科学工具和技术来使开发人员快速启动并运行。
寒冰屋·2022-02-06 07:32

龙德数据分析流程

数据格式：数据库中没有的数据，利用Python进行数据清洗，将数据根据对应字段录入数据库。数据分析：相关性分析，回归分析，构建量化模型。实现功能：填入相应字段对应的数据，即可预测出下浮率。
东方寂明·2022-02-05 11:48

【机器学习报告】我用链家的数据做了一个超过链家模型的二手房房价预测模型

我用链家的数据做的二手房房价预测模型，打败了链家自己的模型前言数据准备爬虫准备特征展示变量统计性描述数据处理数据清洗与异常值过滤数据截断数据集划分：特征处理模型与分析第一轮迭代第二轮迭代模型融合K折验证
是算法不是法术·2022-02-05 07:58

tensorflow2学习笔记 7正则化

欠拟合和过拟合欠拟合解决方法1.增加特征2.增加网络参数3.减少正则化参数过拟合解决办法1.数据清洗2.增加训练集3.采用正则化4.增大正则化参数可以看到正则化是能能够有效缓解欠拟合和过拟合的有效方法以下程序模拟了没有加入正则化时的预测
发光mcu·2022-02-05 01:46

【9】Python计算生态概览

从数据处理到人工智能数据表示→数据清洗→数据统计→数据可视化→数据挖掘→人工智能数据表示：采用合适方法用程序表示数据数据清洗：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的该要理解，数量、分布、中位数等数据可视化
YBOT·2022-02-04 19:19

07-19 pandas 数据清洗(重复值的处理+缺失值处理）

数据清洗----重复值处理记：1、现实生活中，数据并非完美的，需要对所获得的不完美的数据进行清洗才能进行后面的数据分析2、数据清洗包括处理缺失值，重复值和异常值等3、数据清洗工作占整个数据分析项目的百分之
withxinxin·2022-02-04 17:40

pandas 数据清洗与异常值处理

一：检测与处理缺失值的操作创建一个表格importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame({"goods":["苹果","香蕉","芒果","猕猴桃","榴莲"],"price":[3.5,2,np.NAN,3,np.NAN],"num":[np.NAN,41,20,12,np.NAN]})isnull判断元素时空值，如果是空值返回True，不是空值则
猿心不灭·2022-02-04 17:39

机器学习深度学习实战模板代码（持续更新）

赛题的分类：太阳底下无新事，都是出现过的赛题只是换了场景和数据建模与问题解决流程了解场景和目标了解评估准则1.数据处理数据清洗观察数据是否平衡比如广告点击不点才是大概率需要清除离心点，不然会破坏模型性能不可信的样本丢掉
weixin_45955767·2022-02-04 17:37

pandas数据清洗（缺失值、异常值和重复值处理）

1.缺失值处理处理方式：直接删除填充缺失值真值转换法不处理（数据分析和建模应用中很多模型对于缺失值有容忍度或灵活的处理方法，因此在预处理阶段可以不做处理。常见的能够自动处理缺失值的模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯）pandas中用到的的api：dataframe.isnull()#判断是否有缺失值dataframe.dropna()#删除缺失值dataframe.filln
IT之一小佬·2022-02-04 17:26

pandas——数据清洗之异常处理

异常处理函数先对数据计算出一个上限和下限，判断数据是否在这个范围内，可以进行替换等操作常用计算函数：分位数：df.身高.quantile(0.5)#一半分位数，也就是中位数中位数：df.身高.median()平均数：df.身高.mean()标准差：df.身高.std()描述函数：df.身高.describe()判断是否有异常值any（）importpandasaspdimportnumpyasnp
MAR-Sky·2022-02-04 17:49

一文看懂数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理

https://www.toutiao.com/a6711212131125035534/导读：在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。
喜欢打酱油的老鸟·2022-02-04 17:44

pandas fillna_Pandas学习笔记04数据清洗(缺失值与异常值处理)

点击上方"可以叫我才哥"关注我们前3章：Pandas学习笔记01-基础知识Pandas学习笔记02-数据合并Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)之前我们介绍过通过索引获取自己想要的数据
weixin_39976748·2022-02-04 17:11

python pandas数据清洗_Python数据分析：基于Pandas数据清洗

一、数据清洗是什么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
一二三是五六十~~·2022-02-04 17:55

数据分析工具Pandas基础 数据清洗--处理缺失数据、处理重复数据、替换数据处理

数据清洗的特点：是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作处理缺失数据：判断是否存在缺失值，ser_obj.isnull(),df_obj.isnull()，可以结合any()判断行
梦想家DBA·2022-02-04 17:17

（毕设1）爬虫+mysql+flask+echarts实现网站数据可视化(附源码)

目录1.项目要求与内容2.数据爬取2.1分析url，网页源码2.2编写代码2.3数据清洗3.数据存储3.1mysql中需要建立的6张表3.2建表语句3.3将2中清洗后的数据通过navicat导入4.flaskweb
"孙小浩·2022-02-04 16:54

学习笔记 | Ch05 Pandas数据清洗 —— 缺失值、重复值、异常值

第5章数据清洗与整理pandas数据清洗：学会常见的数据清洗方法。数据合并：学会多源数据的合并和连接。数据重塑：针对层次化索引，学会stack和unstack的使用。
大虎牙·2022-02-04 16:06

数据清洗：缺失值，异常值和重复值的处理

 在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值，异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃，填充，替换，去重等操作，实现去除异常，纠正错误，补足缺失的目的。
小狼躲藏·2022-02-04 16:51

pandas数据清洗--处理重复数据

importpandasaspddata=pd.DataFrame({'age':[28,31,27,28],'gender':['M','M','M','F'],'surname':['Liu','Li','Chen','Liu']})data#判断有无重复数据data.duplicated()#判断两列'age','surname'有无重复数据data.duplicated(subset=['
妮酱也爱敲代码·2022-02-04 16:06

Pandas_05数据清洗（重复值、缺失值以及异常值的处理）

一、重复值处理一般保留第一条重复数据，对其他重复数据进行移除。判断重复值df.duplicated'''df.duplicated(subset=None,keep='first')参数说明：subset：列标签，默认使用所有列，若只考虑用某些列来识别重复项，可指定列keep，默认first,保留重复值的第一项，也可以指定last,保留最后一项重复值数据返回的是一个视图'''数据：判断重复数据tr
JessieZeng aaa·2022-02-04 15:39

Pandas数据清洗及基本处理

合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠横向堆叠，即将两个表在X轴向拼接在一起，可以使用concat函数完成，pandas.concat(objs,axis=0,join=‘outer’,join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True)当axis=1时，
ChanCherry、·2022-02-04 15:19

python-数据分析-（12）pandas数据清洗、缺失值、重复值、异常值处理常见方法

importpandasaspdfromscipy.interpolateimportinterp1d二.读取excel文件data=pd.read_excel(r'E:\pythonwork\数据分析\11.数据清洗
python-行者·2022-02-04 15:43

R语言数据建模流程分析

目录Intro项目背景前期准备数据描述数据清洗预分析及预处理数值型数据类别型数据特征Boruta算法建模模型对比Intro近期在整理数据分析流程，找到了之前写的一篇代码，分享给大家。
·2022-02-04 15:12

pandas数据清洗之处理缺失、重复、异常数据

对于数据清洗一般也是分两个步骤，第一步就是要很
xiejava1018·2022-02-04 15:46

药品销售数据分析--python

假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势二、数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗
李静数据分析·2022-02-03 17:22

朝阳医院数据处理分析实例

数据分析的步骤：提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化目标数据：2018年朝阳医院销售数据.xlsx业务部门下发了一项业务分析目标，把数据发给我的时候就在思考该怎么分析，接下来一起探讨怎么进行简单的数据分析一
龍猫君·2022-02-02 23:01

我用 Python 分析了一波热卖年货，原来大家都在买这些东西？

接下来是用Python的实现过程，对于本文的叙述，主要分为以下五步：分析思路爬虫部分数据清洗数据
·2022-01-13 20:44

8个Python数据清洗代码，拿来即用

不管你承不承认，数据清洗着实不是一件简单的任务，大多数情况下这项工作是十分耗时而乏味的，但它又是十分重要的。如果你经历过数据清洗的过程，你就会明白我的意思。
·2022-01-12 16:20

EXCEL做数据分析的坎，你遇过多少个？

但是你说它不好用吧，它也确实有着相当多的毛病，例如存在着容易卡死、数据清洗能力弱等问题，非常影响着我们日常的工作效率。今天挑选了做Excel数据分析的几个痛点，并在工具层面上为大家提供最优的解决思路。
·2022-01-09 14:08

爬虫系列：数据标准化

上一期我们介绍了使用Python数据清洗的相关方法，本篇文章我们介绍数据标准化的相关方法。每个人都会遇到一些样式设计不够人性化的网页，比如“请输入你的电话号码，号码格式为xxx-xxxx-xxxx”。
·2022-01-07 16:26

Python数据处理(一)：处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据

后面几章还会讲数据清洗、网页抓取、自动化和规模化等使用技能。我也是
·2021-12-30 15:46

数据清洗太难了？那是你没有好工具，让Smartbi来帮你！

众所周知，数据清洗是因为用户的原始数据脏乱差，不能直接用于数据分析，需要进行清洗转换、统一后再进行分析应用，它是进行数据分析的基础。但是在实际操作中往往受到技术门槛的限制，无法及时有效的处理。
·2021-12-28 16:47

爬虫系列：数据清洗

上一期我们讲解了使用Python读取CSV、PDF、Word文档相关内容。前面我们已经介绍了网络数据采集的一些基础知识，现在我们将进入高级数据采集部分。到目前为止，我们创建的网络爬虫都不是特别给力，如果网络服务器不能立即提供样式规范的信息，爬虫就不能采集正确的数据。如果爬虫只能采集那些显而易见的信息，不经过处理就存储起来，那么迟早要被登录表单、网页交互以及Javascript困住手脚。总之，目前爬
·2021-12-28 16:16

超全整理100个 Pandas 函数，建议收藏！

分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
·2021-12-28 12:27

2021年最有用的数据清洗 Python 库

对于许多数据工作者来说，数据的清理和准备也往往是他们工作中最不喜欢的部分，因此他们将另外20-30%的时间花在抱怨上，这虽然是一个玩笑，但是却很好的反应了数据清洗在数据分析工作当中的特殊地位.在平时的工作生活中
·2021-12-26 11:16

Python数据分析- 异常值检测和处理

上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下：[【Python数据分析基础】:数据缺失值处理本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题：异常值检测和处理。1什么是异常值？
·2021-12-19 13:52

python实现skywalking的trace模块过滤和报警(实例代码)

所以自己就用python对skywalking做了二次数据清洗实现。
·2021-12-19 13:19

利用python爬取城市公交站点

目录页面分析爬虫数据清洗ExcelPQ数据清洗python数据清洗QGIS坐标纠偏导入csv文件坐标纠偏总结利用python爬取城市公交站点页面分析https://guiyang.8684.cn/line1
·2021-12-09 18:34

应对 Job 场景，Serverless 如何帮助企业便捷上云

在诸如AI训练、直播（视频转码）、数据清洗（ETL）、定时巡检等场景下，任务平台能否支持快速的高并发任务启动性能、提供较高的离线计算资源利用率以及丰富的上下游生态是这类场景的核心痛点。
·2021-12-07 11:26

应对 Job 场景，Serverless 如何帮助企业便捷上云

在诸如AI训练、直播（视频转码）、数据清洗（ETL）、定时巡检等场景下，任务平台能否支持快速的高并发任务启动性能、提供较高的离线计算资源利用率以及丰富的上下游生态是这类场景的核心痛点。函数计算作为事
·2021-12-02 15:06

应对 Job 场景，Serverless 如何帮助企业便捷上云

在诸如AI训练、直播（视频转码）、数据清洗（ETL）、定时巡检等场景下，任务平台能否支持快速的高并发任务启动性能、提供较高的离线计算资源利用率以及丰富的上下游生态是这类场景的核心痛点。函数计算作为事
·2021-12-01 16:50

应对 Job 场景，Serverless 如何帮助企业便捷上云

在诸如AI训练、直播（视频转码）、数据清洗（ETL）、定时巡检等场景下，任务平台能否支持快速的高并发任务启动性能、提供较高的离线计算资源利用率以及丰富的上下游生态是这类场景的核心痛点。
·2021-11-29 00:44

数据清洗必须会的一些方法 - sql篇

数据清洗是整个数据分析链路中非常重要的一个环节，能够提供更高的质量的数据，同时供应挖掘材料。
Star英·2021-11-27 18:16
上一页 48 49 50 51 52 53 54 55 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他