python后端数据清洗

Python后端面试（持续更新）

Python后端面试Python后端技术栈Web请求的流程浏览器负载均衡Web框架业务逻辑数据库缓存Python语言基础语言特点语法基础高级特性算法与数据结构常用算法和数据结构分析时间、控件复杂度实现常见数据结构和算法编程范式面向对象编程常用设计模式函数式编程操作系统常用
dreamkong·2021-06-11 11:23

Hawk教程-革命性的任务市场：开源图形化爬虫Hawk5发布

GitHub文档镜像欢迎使用Hawk快速教程主要组件介绍核心功能:Hawk工程Hawk任务市场数据表和数据库连接网页采集器数据清洗[模块和算子]转换器过滤器执行器生成器常见问题更新日志作者和捐赠列表专题
desert2017·2021-06-10 18:49

10年老分析师：数据分析不只是一个岗位，更是一种职场必备能力

在整个过程中，我主导搭建过企业数据底层架构，通过统一化业务系统数据资源，从数据提取、集成，到数据清洗、加工、可视化，
数据分析不是个事儿·2021-06-10 15:56

一分钟数据清洗： K-Means 聚类的模糊标准化

来自一个师兄的提问：想做中药成分复方药物分析的K-Means聚类，如何快速进行模糊标准化？实现要求：手头有270个复方，然后有118味兴趣药物，想研究复方中出现兴趣药物的情况。如果复方的药物出现在研究的兴趣药物中，则标1，否则标0。把每个复方转换成只有“1”和“0”的表格数据。目标效果image.png参考文献：刘广,孙艳秋.基于K-Means聚类算法的消渴方剂研究[J].中华中医药学刊,2017
村野孤云·2021-06-10 13:57

生活这么无聊，保存点小姐姐的图片来点调料吧

2.开始行动2.1步骤获取html数据清洗(获取图片标签)获取图片标签里面的src发起请求并保存图片2.
一腔诗意醉了酒·2021-06-08 22:22

机器学习--数据预处理

一.数据预处理:将未加工数据转换成适合分析的形式，包括多数据源的数据融合、数据清洗、维规约等等。
YCzhao·2021-06-08 05:52

利用Excel进行数据分析

本章主要讲述对上一章中爬取的数据通过Excel进行数据清洗和分析。数据分析的基本步骤为：提出问题->理解数据->数据清洗->构建模型->数据可视化。
小陈学数据·2021-06-08 03:40

Python数据分析的完整方法及具体流程

最近和一些朋友讨论过数据分析的问题，于是把Python数据分析的完整流程整理了一遍；本文以五张图片形式组成，详细讲述了数据分析的五个完整步骤（1、目标与基础数据；2、数据清洗；3、特征工程；4、算法模型
Csmessi·2021-06-07 05:08

数据挖掘小组学习记录——20190715-1

数据分析不仅仅指的是拿到数据后进行推测、分析的步骤，其实数据分析包括了6个步骤：确定目标数据、目标数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、结果可视化及结果支持的决策等步骤。
八宝李小兔·2021-06-06 08:26

sklearn的高斯混合模型GMM与Kmeans的实现

同时也包括数据特征提取，数据清洗等的一些功能。
环境与方法·2021-06-06 07:11

分享一次不愉快的面试经历

1095718944.jpg但是HR和我沟通的职位是一个网络可靠性工程师，而我是Python后端开发工程师，也写写爬虫，所以当时就礼貌的说我主要是服务端以及爬虫开发的，方便的话发简历给她，说不准他们公司有别的合适的职位呢
SavingUnhappy·2021-06-06 02:21

Python后端开发工程师面试

公司介绍第三步：技术基础第四步：项目介绍第五步：待遇自我介绍自我介绍，简单直接，姓名，籍贯，大学，工作经历示例如下：你好，面试官，我叫XX，来自XX，本科毕业于XX，主修XX专业，有X年工作经验，在上一家公司担任python
Little茂茂·2021-06-05 19:07

Excel数据分析案例-数据分析相关招聘岗位分析

首先还是数据分析的步骤，一般可以分为6个：1，明确分析的目的2，数据准备3，数据清洗4，数据分析5，数据可视化6，分析报告明确分析的目的1.数据分析师的在各个城市的招
小橙子_43db·2021-06-05 18:23

北京二手房数据分析

四、数据清洗1）、数据处理的思想：根
Mr刘在学习的路上·2021-06-05 15:00

Python实验报告二——机器学习与航空数据分析

Python实验报告2——航空公司数据分析一、实验目标与基本要求1.实验目标重点2.基本要求二、主要知识点、重点与难点1.主要知识点2.重点3.难点三、实验过程设计1.实验理论2.实验教学过程三、实现数据预处理数据清洗数据筛选客户数据分析读入数据
无名之辈ZERO·2021-06-03 00:44

当百度统计遇到数据观 数据洗一洗 分析更健康

from=jianshu［摘要］：数据清洗在数据分析中的重要性毋庸置疑。就像日料一样，“食材”质量越高，“食物”的口感就越好。然而这个过程并不简单，令很多有分析愿望的业务人员都望“洗”生畏。
数据观数据分析平台·2021-05-21 09:05

利用N-Gram模型概括数据（Python描述）

讲在开头此文需要用到的相关知识包括数据清洗，正则表达式，字典，列表等。不然可能有点费劲。什么是N-Gram模型？在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。
mrlevo520·2021-05-21 04:44

如何使用Apache部署基于Python-Flask的后端服务器？

FlaskFlask是非常简单易用的一个python后端框架，非常适合用来快速开发小规模的后端程序。
耀凯考前突击大师·2021-05-19 15:18

2021-05-18

这里记录一个坑.事情是这样的,我用python后端对网络进行分析(iGraph),然后将分析结果封装为json传给前端（VUE）.结果就是前端接收到的某些网络的数据被转为了字符串形式,检查了各个地方都没有问题
Rachel_CT·2021-05-18 09:37

机器学习--数据清洗

数据清洗一般包括以下几个步骤：一.分析数据二.缺失值处理三.异常值处理四
泡泡坪·2021-05-17 18:03

[数据挖掘实战系列] Kaggle之泰坦尼克号灾难（上）

（一）步骤流程：#（一）目标确定：根据已有数据预测未知旅客生死#（二）数据准备：1数据获取，载入训练集csv，测试集csv#（三）数据清洗：补齐或抛弃缺失值，数据类型变化（字符串转数字）#（四）数据重构
徐代龙·2021-05-17 05:27

数据清洗

数据清洗是指对提供的原始数据进行一定的加工，使得其方便后续的特征抽取。其与特征抽取的界限有时也没有那么明确。
权氏小龙虾·2021-05-16 20:24

基于tidyverse的R使用指南

基于tidyverse的R使用指南tidyverse包简介tidyverse包是一系列常用包，如ggplot2,dplyr,tibble,readr,forcats等包的集合，覆盖数据读取、数据清洗、可视化
nikang3148·2021-05-16 19:29

原始数据杂乱无章？你需要这份清洗宝典！

在数据分析和可视化的过程中，我们会花费多达60%甚至以上的时间在数据清洗上。如何把数据改变成我们喜欢的样子，给那些丑数据做美颜，小编将通过这篇文章给大家介绍7步套路。
人人信·2021-05-15 16:40

上海二手房分析之数据采集，数据清洗，数据可视化篇

image.png采集完成的数据如下图所示：image.png数据清洗首先导入自己的数据：importpanda
汤尧·2021-05-15 06:37

大数据系列课程——根据情况调整

系列课程安排手把手带你转行大数据人工智能大数据和人工智能的发展前景大数据开发都在开发什么项目整体介绍与大数据开发训练速成开发运行测试环境的介绍与搭建通过前端代码了解大数据业务离线日志分析系统页面展示程序后台框架搭建用户信息分析结果展示用户数据的抽取转换加载（ETL数据清洗
Albert陈凯·2021-05-14 23:31

数据的思考

（1）数据清洗（叫数据治理）：拥有识别低分辨率的数据，同时再把它还原推测到高分辨率
寒夜行人·2021-05-14 01:56

泰坦尼克-kaggle

3.数据清洗#转化
d33911380280·2021-05-13 15:23

携程的数据采集系统架构

实时数据采集系统原文链接1.典型的数据采集分析系统数据采集数据传输数据清洗/建模/存储数据统计/分析/挖掘数据可视化/反馈现代化系统都要借鉴大数据优秀的开源解决方案，所以都是架构在Java上2.携程的实现客户端数据采集
明明32·2021-05-12 02:41

数据分析课程-【用数据说话-EXCEL的超实用宝典】

要加引号，且为英文状态下输入&：手工数据需要连接的两个连接内容的文本项，date：连接日期，直接根据date格式连接内容数据清洗缺失数据处理：数据填充步骤：Ctrl+G定位空白区，按住Ctrl，选择
抹茶小嗨·2021-05-12 02:58

【手把手教你】搭建神经网络（回归）

目录1.认识回归2.AutoMPG数据集2.1获取数据集2.2数据清洗2.3拆分训练数据集和测试数据集2.4从标签中分离特征2.5数据规范化3.模型3.1构建模型3.2检查模型3.3训练模型3.4预测1
羽峰码字·2021-05-11 23:55

NLP 实战 (1) | AI 编程也遵循软件工程的基本原理

记录结构化NLP服务之路，本文长期更新管道(pipeline)从不同数据源(source)获取数据清洗数据构建数据集(dataset)数据集管理拆分训练集/验证集/测试集选择机器学习框架/算法(framework
幻灰龙·2021-05-11 21:08

（学习笔记）机器学习实战——房价预测完整案例（巨详细）

文章目录获取数据查看数据结构划分测试集可视化获取更多信息寻找相关性属性组合数据处理数据清洗处理文本和分类属性自定义转换器流水线式数据转换选择和训练模型训练和评估训练集使用交叉验证来更好地进行评估微调模型网格搜索随机搜索分析最佳模型及其误差通过测试集评估系统启动
Dream丶Killer·2021-05-11 10:07

win10本地django博客运行

两年前用django做过一个博客，最近想继续捡起来学习python后端，找了一个开源的django源码，在自己的win10电脑上run了一下，记录一下过程以及遇到的问题和解决的方法。
21座的胖子·2021-05-10 21:24

两集群数据拷贝

业务场景：公司有两套集群，A集群专门做数据存储，B集群专门做数据清洗和数据展现A集群每天定时把数据同步过来B集群后，B集群负责后续清洗和供业务系统使用集群背景两套集群都配有各自的KDC服务器A集群没做namenodeHA
阿甘骑士·2021-05-10 12:51

用Excel的框架去学pandas（数据清洗）

处理空值Excel方法在Excel中，碰到空值的时候直接可以通过定位空值之后然后进行统一改动。定位空值后处理空值Pandas方法dropna把带有空值的行全部去除。dropnafillna对空值进行填充。fillna清理字符串中的空格Excel方法Excel中可以通过替换的方法去除字符串中的空格。Pandas方法利用str.strip函数可以去除字符串中两边的空格(中间的空格不能去除)。清除空格大
成鹏9·2021-05-09 03:25

python后端 flask框架 计算时间差 并根据时间差条件返回flag值

python后端计算时间差并根据时间差条件返回flag值话不多说直接上代码先上代码片段这里的逻辑是根据现在的实际和数据库存储的时间差小于16天的则返回flag1否则flag为0sub_time=abs(
MelroseQ·2021-05-08 11:04

业务数据清洗动手小心得

项目经理做小任务的思考最近做个小需求，自己主动认领的。具体的需求是把系统中的历史数据刷成基于业务部门的新数据，大概几千条数据，量也不算特别大。但这些数据来自不同业务部门，需要跟十来个部门对接人一起沟通，各部门对接人工核实数据，拿到数据后反查该数据对应的数据唯一编号，确认完正确的数据进行洗数。基本流程：获取原始数据－定位有问题的数据－部门同事确认数据－统一汇总数据－反馈异常数据－完成问题数据确认－数
wlp2evan·2021-05-07 14:10

数据分析系列 之python中数据探索与预处理

1概述1.1数据探索检查数据错误，了解数据分布特征和内在规律1.2数据预处理数据清洗Datacleaning数据集成Dataintegration数据变换Datatransformation数据规约Datareduction2
琅晓琳·2021-05-04 12:49

Pandas 必知必会的18个实用技巧，值得收藏！

数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集，毫不夸张地说，数据清洗会占据他们80%的工作时间，而真正用来分析数据的时间只占到20%左右。所以，数据清洗到底是在清洗些什么？
Cherich_sun·2021-05-03 20:55

Python常用第三方库

Python常用第三方库一、文件读写二、网络抓取和解析三、数据库连接四、数据清洗转换五、数据计算和统计分析六、自然语言处理和文本挖掘七、图像和视频处理八、音频处理九、数据挖掘/机器学习/深度学习十、数据可视化十一
半吊子Kyle·2021-05-03 14:54

Kettle工具使用及总结

Kettle工具使用及总结一、kettle安装及报错：kettle主要用于数据清洗，即常见ETL工具，拥有图形化界面且免费的优点。
GoAl的博客·2021-05-03 00:40

干净的数据：数据清洗入门与实践

百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ajs0uS1V72TofL9AW3IAtw解压码：rltf封面图片
亮亮你看起风了·2021-05-02 22:34

从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

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。
统计学家·2021-05-02 21:59

特征工程-特征处理小结

特征处理包括：数据清洗和特征预处理。
Jana_LU·2021-05-02 20:45

数据分析体系构建

一、数据分析的目的1.验证产品模式是否可行2.验证用户对产品功能的满意度3.挖掘新的需求，帮助产品、运营进行迭代二、数据分析流程1.数据采集友盟+事件埋点2.数据清洗Excel清洗3.数据分析Excel
不二翔叔·2021-05-01 12:16

电商数据分析——基于hive数仓，实现大数据分析

数据源可通过日志取得，数据清洗转换导入数据仓库，通过数仓中数据分析得到数据总结，用于企业决策。
A_Zhong20·2021-05-01 10:25

模型评估和超参数调优

模型评估和超参数调优fromIPython.displayimportImage%matplotlibinline1.通过管道Pipeline简化工作流程在正式建立模型之前，一般会经理很多步骤的数据预处理，比如常见的数据清洗
AIHUBEI·2021-04-30 21:33

【Spark】Apache日志分析

文章目录Apache日志分析一、日志格式二、日志解析1.主要步骤2.数据清洗代码实现解析2.1环境准备2.2数据清洗解析2.3.1整体框架2.3.2解析数据三、日志分析1.统计Web服务器返回的内容大小
骑着蜗牛ひ追导弹'·2021-04-29 20:27

从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数本文涉及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
天明豆豆·2021-04-29 10:40
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