python后端数据清洗第53页

[用户分享]CloudCanal助力万店掌MySQL同步ES构建宽表场景

能力特点包括：灵活，支持反查打宽表，特定逻辑数据清洗，对账，告警等场景调试方便，通过任务参数配置自动打开debug端口，对接IDE调试SDK接口清晰，提供丰富的上下文信息，方便数据逻

·2021-11-26 18:44

关于数据清洗的步骤及方法的理解

数据清洗，是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。

·2021-11-26 11:02

手把手教你如何利用python进行列表数据清洗

文章目录一.准备二.利用csv库，读取我们的待处理列表。三.创建一个新的列表list1=[]四.下面贴出完整代码供大家学习一.准备利用scrapycrawl从某网站爬取到近28000组数据，如下表，观察发现，在景区类型一列，有的是普通景区不是A级景区，那么如果我们需要一个都是A级的景区的表格怎么办，手动对于如此庞大的数据量显然不合适，那么，使用python将会非常简单。观察上图，发现没有景区的一栏

小朱学长·2021-11-20 12:08

2021年科大讯飞试题标签预测挑战赛前三名队伍分享

1.2.1赛题分析1.2.2模型框架1.2.3初赛数据1.2.4联合预测1.2.5训练技巧1.2.6总结1.3优化思路2.第二名CVTEDMer2.1团队介绍2.2算法方案解析2.2.1任务背景2.2.2数据清洗

herosunly·2021-11-18 12:08

4、python内置数据结构---字符串、列表、元组、集合、字典

连续操作符和重复操作符2.2成员操作符2.3正向索引和反向索引2.4切片2.5for循环访问2.6练习题3、字符串的内建方法3.1字符串的判断与转换3.2字符串的开头和结尾匹配（常用于判断文件类型）3.3字符串的数据清洗

wlxiaozhuzhu·2021-11-17 15:23

实验六 MapReduce数据清洗-气象数据清洗

实验六MapReduce数据清洗-气象数据清洗第1关：数据清洗任务描述编程要求测试说明代码实现命令行代码文件step1/com/Weather.javastep1/com/WeatherMap.javastep1

36.6°·2021-11-12 17:02

pandas数据清洗

读取csv文件df=pd.read_csv(self,csvdir,sheet_name=0)所有空值替换df=df.fillna("此处未填写")特殊字符替换df["产品系列"].replace(regex={r"\(.+":"",r"（.+":"",r"\[.+":""},inplace=True)df["产品系列"].replace(regex={r"/":""},inplace=True)

·2021-11-11 14:36

Python Pandas数据分析之iloc和loc的用法详解

它可以用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。本篇目录如下：一、iloc1.定义iloc索引器用于按位置进行基于整数位置的索引或者选择。

·2021-11-10 16:54

大数据预处理方法，来看看你知道几个

数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。1.数据清洗现实世界的数据常常是不完全的、含噪声的、不一致的。数据清洗过程包括缺失数据处理、噪声数据处理，以及

·2021-11-10 16:40

Pandas经典用法：数据筛选之iloc和loc

它可以用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。本篇目录如下：一、iloc1.定义iloc索引器用于按位置进行基于整数位置的索引或者选择。

Python学习与数据挖掘·2021-11-08 16:24

【面试】北京Python后端开发

一二面一起面，属实刺激，然后记录一下面试题，查漏补缺文章目录一面：二面一面：列表和数组区别可变不可变深浅拷贝多线程类、函数、方法元组和列表mysql/redis简单带过设计模式django生命请求周期+MTV排序方法特别是快排linux部署我不会k8s和dockerlinux常用命令还有啥忘了二面mysql搜索引擎mysql索引mysql事务redis数据类型、缓存什么时候用怎么用redis操作数

aJupyter·2021-11-06 11:25

Pandas核心用法

数据分析安装jupyternotebookNumpy语法创建和基本使用切片索引布尔索引对位运算矩阵的乘除其他方法Pandas语法Pandas-SeriesPandas-Dataframe读取文件Pandas数据清洗

糟糟张·2021-10-29 00:00

多元线性回归算法预测房价

多元线性回归算法预测房价一、理论学习（一）背景（二）线性回归检验二、数据清洗（一）数值数据处理（二）非数值型数据转换三、Excel多元线性回归四、多元线性回归模型预测房价（一)基础包与数据导入（二）变量探索

一只特立独行的猪 ️·2021-10-25 23:46

jupyter多元线性回归算法预测房价

目录一、概念二、Excel预测房价三、Python预测房价（不用Sklearn）1.上传数据文件2.导入数据3.数据清洗4.热力图5.多元线性回归建模6.模型末尾提示可能存在多元共线性，需要处理一下四、

WOOZI9600L²·2021-10-25 23:13

徒然学会了抗拒热闹,却还来不及透悟真正的冷清；写个聊天机器人治愈自己吧!

那会我作为Java开发做些数据清洗的工作，调NLP的接口去识别一些表格,然后用java写一些逻辑，把数据的按要求分类整理上传。在之后工作中没有接触过，也没有学习过，但是对这

山河已无恙·2021-10-25 05:15

【2021年中国高校大数据挑战赛】数据挖掘系统知识-附Matlab和Python实现代码

大数据数据挖掘知识体系思维导图高清PDF、Xmind文件-Xmind源文件附知识点超链接–下载链接目录1数据分析1.1基本理论1.2MATLAB实现1.3Python实现2数据清洗2.1基本理论2.2MATLAB

Better Bench·2021-10-22 13:28

【机器学习】机器学习之多元线性回归

目录一、多元线性回归基础理论二、案例分析三、数据预处理1.错误数据清洗2.非数值型数据转换四、使用Excel实现回归1.回归实现2.回归分析五、使用代码实现回归1.数据预处理2.使用Statsmodels

Max_Shy·2021-10-21 10:50

思迈特软件Smartbi：企业数据化转型的发展阶段

阶段这个阶段属于纯劳动力密集型的数据分析，数据分析师还被行业内戏称为“表哥表姐”；Excel确实功能强大，但在数据分析上的局限性也非常明显，当数据量达到5万、10万时就会非常卡顿，更承担不了多表关联等数据清洗这样的工作

·2021-10-21 09:23

迅速入门爬虫数据清洗与可视化

数据爬取与分析1.基础知识1.1数据分析的基础知识数据分析的一般流程：明确目标-》采集数据-》数据清洗与分析-》绘制图表并且可视化-》得出结论1.2具有python特色的程序1.3字符串切片1循环打印嵌套列表

a Fang·2021-10-20 21:13

《长津湖》评价分析：Python爬虫的应用

这次我用爬虫从豆瓣上获取了评价数据：数据源：豆瓣数据抓取：requests数据清洗：lxml(Xpath)数据可视化：matplotlib代码如下：#!

科学的海洋·2021-10-17 18:27

用Python实现网易云音乐的数据进行数据清洗和可视化分析

目录Python实现对网易云音乐的数据进行一个数据清洗和可视化分析对音乐数据进行数据清洗与可视化分析对音乐数据进行数据清洗与可视化分析歌词文本分析总结Python实现对网易云音乐的数据进行一个数据清洗和可视化分析对音乐数据进行数据清洗与可视化分析关于数据的清洗

·2021-10-15 12:53

5款优秀的数据清洗工具任你选择

数据是信息的基础，高质量的数据是帮助各种数据分析有序进行的基本条件。与过去相比，现在最重要的是数据。面对大量的数据，人们经常抱怨数据丰富，信息不足。造成这种情况的原因一般有两个：一是缺乏有效的数据分析技术。二是数据质量不高，后者是信息不足问题最常见的原因。数据质量低的主要原因是数据库中存在脏数据，数据输入错误。不同来源数据引起的不同表示方法和数据之间的不一致是脏数据的原因。因此，在进行数据分析之前

明月说数据·2021-10-15 11:36

思迈特软件Smartbi：一文带你了解关于数据清洗的三大问题

在数据分析工作中，有一个永远无法绕过的步骤，它在整个数据分析工作中起着至关重要的作用，但往往被忽视，即数据清洗。说到数据清洗，很多人脑子里都有这样一系列的问题:什么是数据清洗？数据清洗到底要洗什么？

·2021-10-15 11:09

分分钟自制人脸识别（如何快速识别心仪的小姐姐~）

所谓的web开发，服务器后端其实只是一个开始，玩了python后端也在体验spring全家桶（学习ing)只要做一个像样的“万人会话”基本上都不会只是靠那一套“增删改查

HUTEROX·2021-10-10 23:48

女友想让我带她吃大闸蟹，我用Python做了一个最全吃蟹攻略！拿去用吧！

这样吃起来才最美味目录：1.聊聊大闸蟹2.数据采集2.1.页面分析2.2.采集程序3.数据清洗4.数据统计4.1.商品价格分布4.2.评论数分布4.3.店铺商品数分布4.4.好评率分布5.其他1.聊聊大闸蟹一般来说

Python是世界上最好的语言·2021-10-08 15:10

数据清洗——黑马程序员（学习笔记）

1抽取CSV文件1.1打开Kettle工具，创建转换通过使用Kettle工具，创建一个转换csv_extract，并添加“CSV文件输入”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。图1创建转换1.2配置CSV文件输入控件1）双击“CSV文件输入”控件，进入“CSV文件输入”界面。图2csv配置2）单击【浏览】按钮，选择要抽取的文件csv_extract.csv。图3选择3）单击【获取字

m0_59775560·2021-10-07 15:16

数据清洗（二）：python数据清洗

python数据清洗Pandas数据清洗流程：1.数据的读写：read_csv、read_excel、to_csvto_excel2.数据的探索与描述：info、head、describe、shape、

古杜且偲·2021-10-04 12:52

Python数据分析9-综合案例-网站日志分析

目录9.1数据来源9.1.1网站日志解析9.1.2日志数据清洗9.2日志数据分析9.2.1网站流量分析9.2.2状态码分析9.2.3IP地址分析网站的日志数据记录了所有Web对服务器的访问活动。

查尔斯-狩乃·2021-10-03 17:01

黑马程序员《数据清洗》学习笔记CSV、JSON数据抽取

目录4.1抽取文本数据4.1.1CSV文件的抽取1.打开Kettle工具，创建转换2.配置“CSV文件输入”控件3.配置“表输出”控件4.运行转换csv_extract4.2抽取Web数据4.2.1JSON文件的数据抽取1.打开Kettle工具，创建转换2.配置JSONinput控件3.配置“表输出”控件4.运行转换json_extract4.1抽取文本数据4.1.1CSV文件的抽取CSV是Com

眨个眼就睡着·2021-10-02 10:45

数据清洗《黑马程序员》著本人学习笔记

数据清洗《黑马程序员》著本人学习笔记如有雷同，那就是我们是一个老师教的。数据抽取一、CSV文件的抽取CSV是Comma-SeparatedValues的缩写，即逗号分隔值。

weixin_48459732·2021-10-02 00:25

Python数据分析7-seaborn可视化

7.2分类图7.2.1分类散点图7.2.2箱线图与琴形图7.2.3柱状图7.3回归图与网格7.3.1回归图7.3.2网格7.4综合案例-泰坦尼克号生还者数据7.4.1数据来源7.4.2定义问题7.4.3数据清洗

查尔斯-狩乃·2021-09-30 15:37

概念+实战讲解！一文带你了解RFM模型【kaggle项目实战分享】数据分析

基于RFM模型进行客户细分通过RFM模型评分后输出目标用户基于RFM的常用策略补充三、kaggle项目实战讲解1数据探索与数据清洗1.1数据探索1.2缺失值统计1.3日期格式的转换1.4去重1.5异常值处理

报告，今天也有好好学习·2021-09-29 14:55

MySQL实战演练——如何才能构建逾期用户画像？【数据可视化】

目录必须要看的前言1背景描述2业务指标3数据描述4提出问题4.1用户角度4.2业务角度5数据清洗5.1导入数据5.2字段重命名5.3缺失值、重复值处理5.4异常值处理6数据分析6.1用户维度6.1.1逾期用户画像分析用户的基本信息

报告，今天也有好好学习·2021-09-28 09:31

利用pandas进行数据清洗的方法

目录1、完整性1.1缺失值1.2空行2、全面性列数据的单位不统一3、合理性非ASCII字符4、唯一性4.1一列有多个参数4.2重复数据我们有下面的一个数据，利用其做简单的数据分析。这是一家服装店统计的会员数据。最上面的一行是列坐标，最左侧一列是行坐标。列坐标中，第0列代表的是序号，第1列代表的会员的姓名，第2列代表年龄，第3列代表体重，第4~6列代表男性会员的三围尺寸，第7~9列代表女性会员的三围

·2021-09-23 18:44

强大的ETL工具fme和python结合实现不动产登记确权项目入库扫描件自动分类归档

但是房地一体确权登记项目的扫描件相对很多不规范数据来说通过提取特征文字实现自动分类归档是可以通过用python调用谷歌的汉字识别库pytesseract来实现特征值提取，然后用fme进行数据清洗，最后整理数据输出成我们想要的档案档案结构

努力的悟空·2021-09-14 13:06

Python数据挖掘项目：构建随机森林算法模型预测分析泰坦尼克号幸存者数据

本文为作者原创文章，未经作者同意禁止转载关于随机森林算法的介绍和原理，可以参阅我的另一篇博文：随机森林算法介绍项目说明该项目全流程通过Python实现，对泰坦尼克号幸存者数据集进行了专业全面的数据挖掘工作，包括数据清洗

进击的西西弗斯·2021-09-09 11:26

影像组学综述：Radiomics and “radi-…omics” in cancer immunotherapy: a guide for clinicians

影像组学的概念利用算法对医学影像数据进行分析，利用肉眼无法识别的、量化的特征进行建模，用于医学决策(Gilliesetal.,2016;Lambinetal.,2012)二、影像组学整体步骤2.1图像获取、存储（建库）、数据清洗

ADO_AI·2021-09-09 01:46

Python数据分析——100个Pandas常用函数总结

目录1.统计汇总函数2.数据清洗函数3.数据筛选函数4.绘图与元素级运算函数5.时间序列函数6.其它函数1.统计汇总函数函数含义min()计算最小值max()计算最大值sum()求和mean()计算平均值

简时刻·2021-09-08 10:40

蚂蚁智能监控

AntMonitor日常服务于蚂蚁全站100+业务域，分钟峰值数据清洗量20TB、数据聚合量1TB、数据存储量1.5亿条，大促期间这些指标更是成倍增长，如此庞大且复杂的系统是如何对自身

·2021-09-07 17:50

思迈特软件Smartbi：Get这些数据清洗小技巧，快速提高数据质量！

数据清洗怎么做（一）：准备工作拿到数据表之后，先做这些准备工作，方便之后的数据清洗。

·2021-09-03 10:46

Django3+Vue3进行前后端开发环境搭建

前后端开发环境搭建总结背景环境需求环境准备Node.jsVue-Cli创建前端项目创建后端项目连接前后端编译前端项目修改Django项目配置启动Django服务器背景本文基于具备一定python后端基础

阿刁阿·2021-08-21 19:54

Hi ! 一起来学Python

如何系统性地把Python基础，Python后端开发，Pyth

kinfey·2021-08-19 11:56

数据分析项目：CDNOW用户消费数据分析（基于MySQL实现）

CDNow网站销售数据分析项目背景分析目的及思路数据处理数据导入数据清洗1、字段空格处理2、数据类型转换3、缺失数据处理4、数据重复处理5、数据0值数据分析产品销售分析产品价格分析1、所有订单CD均价2

LdyLLLLLLLD·2021-08-09 23:57

大数据之路 ——（一）算法建模中的数据清洗

这里简单分享一下我对数据清洗的理解，其具有很重要的地位，不然面对着脏乱差的西红柿炒鸡蛋，没人愿意下口。

·2021-08-05 15:06

小白学数据分析-SQL每日练

数据分析框架下面是一整套数据分析方案，分为5个步骤：明确问题、获取数据、数据清洗、分析数据最后呈现报告。SQL语言在数据分析领域扮演着重要的角色，包括数据的存取、

·2021-07-27 19:02

干货丨Hadoop MapReduce 作业长时间卡死怎么办？

源数据文件发到Hadoop集群后，我们的预处理程序会对源数据进行编码转换、数据去重、加时间拉链、数据清洗、错误数据处理等操作，生成贴源的ODS层数据，供上层建模使用。

·2021-07-27 19:49

超全的 100 个 Pandas 函数汇总，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。

Wang_AI·2021-07-13 08:51

CDA学习之Pandas - 常用函数和75个高频操作

常用函数1.1.1导⼊数据1.1.2导出数据1.1.3查看数据1.1.4数据选取1.1.5数据处理1.1.6数据分组和排序1.1.7数据合并1.1.8数据显示1.2函数列表1.2.1统计汇总函数1.2.2数据清洗函数

岳涛@心馨电脑·2021-07-12 14:00

【数据处理】【数据清洗】【7.2 数据转换】 2021-07-03

7.2数据转换数据转换包括：处理重复值、使用函数/映射转换数据、替代值、重命名轴索引、离散化&分箱、异常值检测、置换&随机抽样、虚拟变量7.2.1删除重复值首先pandas对象可使用duplicated()方法查看数据是否存在重复（沿着行轴的轴向检查是否有相同的行）。其结果返回的是一个布尔值Series，True表示此行与之前的某一行重复。另外由于方法中没有axis参数，此方法无法检查是否有重复的

xrdcc·2021-07-04 13:28

【数据处理】【数据清洗】【7.1 处理缺失值】 2021-06-20

7.1处理缺失值Pandas中使用浮点值NaN（NataNumber）来标识缺失值。numpy的np.nan，和Python内建的None值并不是一回事，但使用二者为DataFrame对象赋值时，都会被pandas视作缺失值。image.png7.1.1过滤缺失值Series上使用dropna方法，会返回Series中所有非空数据及其索引值。处理DataFrame对象时dropna默认会删除所有包

xrdcc·2021-07-04 13:41

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