python后端数据清洗

一次完整数据分析的步骤

一次完整数据分析，步骤如下：第一步：确定分析目的第二步：理解业务第三步：确定研究指标第四步：寻找原始数据第五步：数据清洗第六步：数据分析第七步：总结结论以上就是一次标准又简洁的数据分析全过程演示。
小飞象数据分析社群·2021-04-12 21:46

数据挖掘实战—电商产品评论数据情感分析

文章目录引言一、评论预处理1.评论去重2.数据清洗二、评论分词1.分词、词性标注、去除停用词2.提取含名词的评论3.绘制词云查看分词效果三、构建模型1.评论数据情感倾向分析1.1匹配情感词1.2修正情感倾向
哎呦-_-不错·2021-04-11 15:38

微信小程序前端调用python后端的模型

需求：小程序端拍照调用python训练好的图片分类模型。实现图片分类识别的功能。微信小程序端：重点在chooseImage函数中，根据图片路径获取到图片传递给flask的url;Page({data:{SHOW_TOP:true,canRecordStart:false,},data:{tempFilePaths:'',sourceType:['camera','album']},isSpeaki
慢慢来的小邵·2021-04-09 19:32

Python数据清洗 - 如何替换null值（最简单教学）

用SQL/HQL从数据库把数据取出之后，经常会遇到null值。最常需要的是直接替换null值为某个值。接下来快速替换吧~importpandasaspdimportosimportnumpyasnpos.chdir('C://Users//username//Desktop')df=pd.read_csv('test1.csv',encoding='gbk')df1=df['年龄'].replac
千与千寻楚·2021-04-08 19:02

cdnow网站用户行为数据分析

三、分析过程1、准备工作（数据集观察与数据清洗）2、用户消费趋势分析（按月）——每月消费
别吃我香菜·2021-04-01 16:40

关于Excel，你一定用的到的36个Python函数【转】

本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
jimma·2021-04-01 03:09

鸽子学Python 之 Pandas数据分析库

数据输入与输出3.1CSV3.2EXCEL3.3HDF53.4SQL4数据选取4.1获取数据4.2标签选择4.3位置选择4.4布尔值索引4.5赋值操作5数据集成5.1数据串联5.2数据插入5.3SQL风格合并6数据清洗
南越鸽子·2021-03-30 21:45

你知不知道SaaS必须要直销？

300%卖给客户2、轻业务咨询服务商：业务流程梳理3、实施服务商：系统软硬件安装与配置、应用软件安装与配置、基础数据初始化4、培训服务商：搞用户操作培训、沙盘演练指导，甚至搞用户考试持证上岗5、开发服务商：数据清洗
david_lv·2021-03-30 07:40

女生做大数据有发展前景吗？能学会吗？

大数据采集岗位的工作门槛相对低一些，而且涉及到的技术也并不算复杂，具体包括数据采集、数据清洗等工作内容，这些工作内容本身并不会涉及到复杂的算法；大数据分析是当
tea_year·2021-03-26 13:35

python数据清洗小计（气象）

需求数据格式如下：1-7分别代表7个大气模式对站点数据多年的相关系数，根据显著性检验，0.231为临界值，我们需要1）找出小于临界值的数据，赋值为0；2）将不是0的数据从大到小排序，并赋权重，各权重相加为1；3）清洗后的数据，模式编号和站点不能变化。代码实现导入包，获得数据importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.read_excel("ttt.xlsx",sh
Soul_taker·2021-03-25 10:13

Python爬虫、数据清洗与可视化-2 -requests

一、认识网页结构网页一般由三部分组成，分别是：HTML（超文本标记语言）；CSS（层叠样式表）；JScript（活动脚本语言）。1.HTMLHTML是整个网页的结构，相当于整个网站的框架。带“＜”、“＞”符号的都是属于HTML的标签，并且标签都是成对出现的。常见的标签如下：..表示标记中间的元素是网页..表示用户可见的内容..表示框架..表示段落..表示列表..表示图片..表示标题..表示超链接C
Adrian-11·2021-03-24 18:56

单细胞36计之28---单细胞转录组数据质控要则

在我们拿到单细胞数据之后，第一步往往是对数据的质控(QualityControl)，或曰数据清洗(DataClean)。虽然在
Seurat_Satija·2021-03-24 10:10

python—数据分析（pandas的数据结构、pandas数据分析和数据处理的基本功能、汇总和计算描述统计）

学习目标：python学习三十二—简单的数据分析学习内容：1、pandas的数据结构2、pandas数据分析和数据处理的基本功能3、汇总和计算描述统计-pandas是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
yytkkn·2021-03-18 11:45

详解16个Pandas函数，让你的 “数据清洗” 能力提高100倍！

作为一个数据分析师来说，数据清洗是必不可少的环节。有时候由于数据太乱，往往需要花费我们很多时间去处理它。因此掌握更多的数据清洗方法，会让你的能力调高100倍。
IT农民工1·2021-03-16 17:27

大话 Python：python 操作 excel 系列 -- 数据汇总与统计

在完成了前面系列的数据整理、数据清洗、数据提取与筛选之后，我们需要对进行进一步的汇总与统计使数据变成我们的可用信息。
·2021-03-13 20:10

R语言dplyr包之高效数据处理函数（filter、group_by、mutate、summarise）详解

利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析，及为后续数据建模创造环境；本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by
·2021-03-10 22:32

大话 Python：python 操作 excel 系列 -- 数据处理

数据处理主要是为了在完成数据清洗过程之后，对清洗过后的数据进行整理方便后期的数据汇总、统计等。主要内容有数据的合并、分组、排序等内容操作。
·2021-03-09 22:32

大话 Python：python 操作 excel 系列 -- 数据清洗

python在对excel操作的同时，前面文章中说了数据的读取、插入、简单分析，还有一个非常重要的点就是数据清洗。
·2021-03-09 22:56

100 个 pandas 数据分析函数总结

（点击上方快速关注并设置为星标，一起学Python）来源：数据分析1480经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选
菜鸟学Python·2021-03-08 08:44

pandas提取数据的6种方法

pandas提取数据的6种方法pandas是Python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理。
小琳爱分享·2021-03-07 14:28

《利用Python进行数据分析·第2版》第3章 Python的数据结构、函数和文件

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
Seurat_Satija·2021-03-02 09:11

AWS 边缘计算解决方案overview

例如，您可以使用GreengrassLambda用于在将数据传输到云之前进行数据清洗。AWSFreeRTOSAmazonFreeRTOS是一个IoT微控制器操作系统，轻松
乱码二分之一·2021-02-22 17:45

小姐姐手把手教你Python数据分析：第二课实践——Pandas基础

PandasPandas是Python中用于数据处理和分析的库，尤其对于大数据行业的数据清洗很有帮助。通过带有标签的列和索引，Pandas使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。
我长得还行·2021-02-15 14:27

无缝对接 Tableau，这家月活跃用户 5000+ 的大型银行如何实现自助式分析？

但在近几年，对于数据分析师来说除了要掌握基础的分析工具如SQL、Python等，还得学习数据清洗、建模，还有一系列统计学概念和
Kyligence·2021-02-07 14:21

爬虫实战练习

文章目录前言一、获取多家公司的百度新闻并生成数据报告二、批量获取多家公司多页的百度新闻1.批量获取数据2.数据清洗3.将1.2.合并三、批量获取多家公司的新浪财经新闻总结前言利用正则表达式进行信息提取和文本分析
leixue98·2021-02-05 22:36

Python字符串的用法

python字符串的用法1Python常用转义字符2字符串的基本用法2.1连接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循环遍历字符串3python字符串常用操作方法3.1数据清洗
KKang@·2021-02-05 17:24

Python字符串

文章目录一、字符串的创建和赋值二、基本特性1.连接操作符和重复操作符2.成员操作符3.正向索引和反向索引4.切片5.for循环访问三、字符串内建方法1.字符串类型的判断与转换2.字符串的数据清洗3.字符串的位置调整
HTDST·2021-02-05 11:13

Python 数据分析学习笔记（一）：Pandas 入门

DataFrame对象四、导入外部数据1.导入.xls或.xlsx文件2.导入.csv文件3.导入.txt文本文件4.导入HTML网页五、数据抽取六、数据的增加、修改和删除1.增加数据2.修改数据3.删除数据七、数据清洗
Amo Xiang·2021-02-04 16:48

Pandas数据分析小技巧

Pandas数据分析常用小技巧数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，作者：北山啦文章目录Pandas数据分析常用小技巧pandas生成数据数据替换--map映射数据清洗--replace和正则数据透视表分析
北山啦·2021-02-04 15:54

【数据科学笔记】第三章 数据清洗与预处理

【数据科学笔记】第三章数据清洗与预处理文章目录【数据科学笔记】第三章数据清洗与预处理前言3.1数据分类3.2数据清洗3.2.1处理缺失值3.2.2处理噪声数据3.3数据转换3.4R语言实现3.4.1数据集的基本操作前言博客已上传为
不二程序猿·2021-02-04 12:27

[Selenium+Pyecharts]爬取建筑设计师招聘信息，数据清洗并可视化

前言：8个小时内完成爬虫，数据清洗并可视化。因为自己也是小白，做的时候时间还挺赶的。很多地方没有做到完美，比如一些数据清洗的步骤走了捷径。有不足的地方，欢迎大神们留言指教。
黄星 .·2021-02-01 17:53

safegraph数据清洗-2020-06-08-weekly-patterns.csv

旧版本数据，已弃用，新数据将超大CSV分割成数个小于1G的小文件，平均每个文件80万条数据以2020-06-08-weekly-patterns.csv为例：文件大小4.37GB，内容时间段20200608-20200615。共25个字段，mysql上统计是3819825条数据，pandas上统计是3819697条数据，WPS打开只能看到1048576条数据。正常环境下使用python的panda
xslwyz·2021-01-31 19:30

python爬虫爬取知乎图片，轻松解决头像荒

所以通过本文，分享给大家爬取知乎问答下头像的方法~由于情头需要成对出现，为了方便数据清洗，所以使用了单线程模式。在使用多线程爬取时，总是顺序混乱。所以如果只是单纯为
Ericam_·2021-01-29 17:38

【FAILED】记一次Python后端开发面试的经历

在拉勾上投了十几个公司，大部分都被标记为不合适，有两个给了面试机会，其中一个自己觉得肯定不会去的，也就没有去面试，另一个经历了一轮电话面加一轮现场笔试和面试，在此记录一下面试的内容，做个小的总结。【04/18】电话面试上来没废话，直接开始问问题。1.is和==的区别？is判断两个引用是否指向的是同一个变量，即内存id是否相等，==则是调用的__eq__方法，一般是用于判断值是否相等，也可以重写__
·2021-01-28 21:24

大数据背景

总结下来有以下几点，大数据也基于以下形成三个历史过程分析需求，数据收集存储=>数据处理，分析=>应用：如报告，展示5g，移动应用兴起，各行业互联网化产生大量数据->数据采集来源（日志，数据库，爬虫）企业对于大量数据清洗筛选有价值信息有较高的要求
·2021-01-28 16:42

利用Python计算容积率

fromdbfreadimportDBFimportpandasaspd###读取ArcGIS里面导出的dbf表格table=DBF("汇总表.dbf",encoding="utf8")data=pd.DataFrame(table)data.head()数据清洗
韩起·2021-01-27 07:28

python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(七)

最后做整体前端页面的代码及展示效果。在webapp根目录下，新建一个html文件index.html文件。1index.html文件代码豆瓣读书top250数据可视化效果#content{margin:1%;min-height:700px;background-image:url(img/doubanbg4.jpg);background-repeat:no-repeat;background-
super帅锅锅·2021-01-26 20:58

python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(六)

今天实现各出版社出版图书占比、每年图书出版数量、评价人数top10的图书名称的数据可视化效果。具体不详细讲了，可参考(四)https://blog.csdn.net/qq_45804925/article/details/1131174241各出版社出版图书占比这个的图片太大了，没有截完图。1.1在cn.geo.doubanbook.entity包下创建Publisher.java类package
super帅锅锅·2021-01-26 20:06

python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(五)

接下来继续完成各作者出版图书数量、图书价格数量总计、各评分书籍数量的相关代码及结果展示。具体不详细讲了，可参考(四)https://blog.csdn.net/qq_45804925/article/details/1131174241各作者出版图书数量1.1在cn.geo.doubanbook.entity包下创建Author.java类packagecn.geo.doubanbook.enti
super帅锅锅·2021-01-26 20:58

2019美赛C题论文解读

文章目录题目分析题目分析三步骤题目翻译解读题干问题第1部分第2部分第3部分第4部分题目切入点及模型选择针对第一问数据清洗可能出现的位置文章撰写题目分析题目分析三步骤这是个什么样的题需要我们干什么我们需要做什么美赛的问题可能说的很模糊
小白不白mua·2021-01-26 17:46

大数据背景

总结下来有以下几点，大数据也基于以下形成三个历史过程分析需求，数据收集存储=>数据处理，分析=>应用：如报告，展示5g，移动应用兴起，各行业互联网化产生大量数据->数据采集来源（日志，数据库，爬虫）企业对于大量数据清洗筛选有价值信息有较高的要求
·2021-01-26 02:29

python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(四)

之前的博客已经写了python爬取豆瓣读书top250的相关信息和清洗数据、将数据导入数据库并创建相应的数据表，以及进行项目准备工作，接下来开始正式编写后台代码。如果有没看懂的或是不了解上一部分说的是什么内容的，请看https://blog.csdn.net/qq_45804925/article/details/112848887https://blog.csdn.net/qq_45804925
super帅锅锅·2021-01-25 21:08

Python之数据清洗

Python之数据清洗注：使用数据源—口袋妖怪数据集提取码s30w一、检查数据1、不清楚的数据列名不一致（大小字母或单次之间的空格）数据缺失语言不同通常使用head，tail，columns，shape
柚子味的羊·2021-01-25 10:29

python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(三)

之前的博客已经写了python爬取豆瓣读书top250的相关信息和清洗数据，以及将数据导入数据库并创建相应的数据表。接下来进行项目准备工作。如果有没看懂的或是不了解上一部分说的是什么内容的，请看https://blog.csdn.net/qq_45804925/article/details/112848887https://blog.csdn.net/qq_45804925/article/de
super帅锅锅·2021-01-24 23:23

大数据方面的核心技术

目录分类1一、大数据采集二、大数据预处理三、大数据存储四、大数据分析挖掘分类2一、数据采集与预处理二、数据存储三、数据清洗四、数据查询分析五、数据可视化分类1简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面
xuankuxiaoyao·2021-01-23 17:39

python决策树及规则解析

具体的数据加载、数据清洗及预处理、特征工程、数据抽样
bigdata老司机·2021-01-22 18:15

Pentaho Data Integration(or Kettle)

方便，搞笑的解决数据清洗（ETL）工作。干什么的？Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
javaBoy_hw·2021-01-21 16:51

python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(二)

如果有没看懂的或是不了解上一部分说的是什么内容的，请看https://blog.csdn.net/qq_45804925/article/details/112848887现在开始具体内容的复习：1.豆瓣读书top250信息预处理#数据清洗
super帅锅锅·2021-01-20 17:52

python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(一)

由于刚上完了商业智能实训的课程，根据老师的要求我们做了一个完整的项目。1.项目要求与内容项目具体要求：利用python爬取数据并进行清洗和预处理，将清洗后的数据存到数据库中，后端利用Java或是其他语言，最终利用Echarts实现数据可视化效果。完成项目基本内容：爬取豆瓣读书top250网页上相关信息；对爬取保存下来的数据文件进行清洗和预处理；将清洗好的数据导入数据库；进行需求分析，对要实现的数据
super帅锅锅·2021-01-20 17:51

Python兼职私活接单方法大曝光，这5种方法你知道吗？教你月入三万！

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。
程序员启航·2021-01-19 13:35
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