python后端数据清洗

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

[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
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