python后端数据清洗第60页

Flume日志收集系统之拦截器-----（1）

介绍与使用Flume中的拦截器（interceptor），用户Source读取events发送到Sink的时候，在eventsheader中加入一些有用的信息，或者对events的内容进行过滤，完成初步的数据清洗

一叶知秋--·2020-09-15 20:51

flume自定义拦截器

背景介绍鉴定Flume可以对数据进行简单处理，有一个需求是接收syslog格式的数据写入kafka，如果收到了非syslog数据，则分发到异常的kafkatopic里做一个记录，或者对数据过滤完成初步的数据清洗

泛音青年·2020-09-15 19:56

数据处理第一步：清洗和提炼

数据清洗的概念和方法总结部分代码练习1.数据清洗的概念和方法总结2.部分代码练习其中包含：2.1识别和处理缺失值2.2数据标准化2.3数据归一化2.4查看数据分布的分箱和指标变量数据清洗的目的：将数据转化为一种方便分析的格式首先导入数据

Algorithm F·2020-09-15 18:55

Python数据分析实战（2）使用Pandas进行数据分析

Pandas的使用1.Pandas介绍2.Pandas基本操作Series的操作创建DataFrame常见列操作常见行操作DateFrame的基本操作时间操作3.Pandas进行数据分析读取数据选择数据子集数据清洗布尔索引

cutercorley·2020-09-15 16:24

python后端：MongoDB数据库

目录1.简介2.pip安装3.创建数据库4.判断数据库是否存在5.创建集合（MongoDB中没有数据表的概念，统称集合）6.判断集合是否存在7.增、删、改、查的操作一、添加数据二、查询数据三、修改数据四、删除数据五、查看表1.简介MongoDB是目前最流行的NoSQL数据库之一，使用的数据类型BSON（类似JSON）。2.pip安装安装pymongo：pipinstallpymongo#也可指定安

fly_Xiaoma·2020-09-15 15:11

R语言-数据清洗-缺失值处理

缺失值处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失值处理。在R语言总缺失值以NA表示，可以使用函数is.na()判断缺失值是否存在，函数complete.cases()可识别样本数据是否完整从而判断缺失情况。缺失值处理常用方法有删除法、替换法、插补法。（1）删除法：可分为删除观测样本与删除变量。删除观测样本通过na.omit()函数移除所有含有缺失数据的行，属于以减少样本量来换取信息完整性的方法，适用

weixin_30809173·2020-09-15 15:23

【pandas】删除满足条件元素所在的行

在数据清洗时，需要按照一定条件删除某些数据样本，利用布尔表达式、索引和drop方法可以实现。

hitrjj·2020-09-15 15:36

Spark 解决数据倾斜问题

Spark解决数据倾斜问题一、前述数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析。

Nick-_-Song·2020-09-15 13:36

R语言︱处理缺失数据&&异常值检验、离群点分析、异常值处理

在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60%脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据数据清洗：

weixin_33978044·2020-09-15 09:03

什么是运营商大数据精准获客？

大数据也成为了这个时代的热词，并且由大数据还带来了数据采集、数据清洗、数据挖掘、用户行为痕迹、用户标签、用户画像、精准广告、精准营销、甚至还有精准扶贫。什么是大数据精准获客？

LBT85785·2020-09-15 06:35

MATLAB数据分析与挖掘 --数据预处理篇

数据清洗主要工作是删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。缺失值处理：一般可删除记录、数据插补和不处理。

yunlinzi·2020-09-15 06:24

小米宋强：生态化大数据平台的深度应用实践

然而随之产生的问题也越来越多，除去数据清洗、整理、存储等枯燥的事情外，大数据变现是厂商们最为关注的难点之一。

csdn郭芮·2020-09-15 04:22

一步到位，自动批量过滤无人图片，智能园区管理事半功倍

在实地数据采集之后，企业往往需要从大量数据中筛选出符合训练要求的相关数据，剔除质量差或不相关的数据，这个步骤被称为数据清洗。

百度大脑·2020-09-15 00:25

业内首个数据集高级清洗服务百度EasyData智能数据服务平台免费试用中

在实地数据采集之后，企业往往需要从大量数据中筛选出符合训练要求的相关数据，剔除质量差或不相关的数据，这个步骤被称为数据清洗。

百度大脑·2020-09-15 00:24

数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理-2代码实操

3.1数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理-2代码实操说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.1数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理-2代码实操部分”。

sinat_22510827·2020-09-14 23:48

数据预处理之数据清洗

数据预处理之数据清洗清洗重复数据重复数据分为记录重复和特征重复，记录重复是指出现多条数据相同的情况；特征重复是指对于同一张表格中的两列不同名数据，其对于整个数据分析产生的影响都是雷同的，这两列数据被称为特征重复数据

自由小节奏·2020-09-14 23:23

Python爬虫数据提取

高校”，马上关注真爱，请置顶或星标来源：离岛链接：https://segmentfault.com/a/1190000013196759通过爬虫抓取到的内容，需要提取出有用的东西，这一步就是数据提取或者数据清洗内容一般分为两部分

CVGao·2020-09-14 22:47

pandas——数据清洗之重复

数据清洗df.duplicated(subset=,keep=)df指的是DataFrame类型的数据变量，而这个函数的作用是判断每行数据是否重复，参数：subset设置比较的范围，默认是全部的列按照行比较

MAR-Sky·2020-09-14 22:50

pandas去除某几列相同数据的记录并保存

importpandasaspdimportosfromtqdmimport*classDeleteRepetition:def__init__(self,finished_filedir='newdata'):'''初始化数据清洗后的

小关学长·2020-09-14 21:44

数据清洗和数据处理

文章目录1.数据清洗2.数据清洗方法3.数据清洗的八大场景4.数据处理方法1.数据清洗对数据进行检查，删除重复信息和纠正错误信息，提供数据一致性。

qq_36227329·2020-09-14 19:00

某CD网站数据用户行为分析

某CD网站数据用户行为分析目录一、数据预处理1.1数据导入1.2数据清洗二、用户消费趋势分析2.1每月消费总金额2.2每月订单总数2.3每月消费总产品数2.4每月消费人数2.5每月用户平均消费金额2.6

weixin_44236148·2020-09-14 16:16

windows下python3 使用cx_Oracle，xlrd插件进行excel数据清洗录入

我们在做数据分析，清洗的过程中，很多时候会面对各种各样的数据源，要针对不同的数据源进行清洗，入库的工作。当然python这个语言，我比较喜欢，开发效率高，基本上怎么写都能运行，而且安装配置简单，基本上有网的环境pipinstall全部都搞定，没网的话，把whl包copy过来一行命令也就解决了(windows下python3.5使用pip离线安装whl包)。本篇博客就针对，在windows平台下使用

weixin_33766168·2020-09-14 16:10

CD用户消费分析行为

进行分析本文数据字段包括uesr_id用户IDorder_dt:购买日期order_products:购买的产品数量order_amount:购买金额本文按照下面的框架进行数据的处理和分析：分析框架1.数据清洗和预处理

麻瓜小姐姐·2020-09-14 15:52

Sqoop架构以及应用介绍

如上图所示：在实际的业务当中，我们首先对原始数据集通过MapReduce进行数据清洗，然后将清洗后的数据存入到Hbase数据库中，而后通过数据仓库Hive对Hb

feng98ren·2020-09-14 13:55

##公司合作项目--基于质差指标筛选结果的 spark-sql 查询系统Demo

一系统简介数据简介系统功能二处理流程数据处理spark-sql使用流程一.系统简介1.数据简介：本Demo系统所用数据是某省某运营商IPTV用户数据，基于此数据，经过一系列的数据清洗与数学建模，最终得到了三个质差用户指标

just-天之蓝·2020-09-14 13:03

数据分析师实战篇1

数据是数据分析师的招聘薪资，主要内容是进行数据读取，数据概述，数据清洗和整理，以及数据分析和可视化。

weixin_46147435·2020-09-14 12:53

工作中做的一个数据交付项目总结

项目的难点（1）数据清洗，处理（2）数据更新考虑到外部第三方的数据的问题，做定时轮询取数据做处理—通过接口；（3）数据交付的问题–通过sftp服务交付；用到的组件与开发技术点PG：连接、存取数据、唯一索引

一只勤奋爱思考的猪·2020-09-14 11:00

ipython notebook [jupyter] 使用

用途包括：数据清洗和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等。一、安装jupyter1、本机环境[看一下效果，哈哈~]2、安装过程注：我刚开始安装的时候，怕被坑了，找了N多文档，结果都就在安装过

weixin_33737774·2020-09-14 08:13

sklearn-基础使用

数据清洗可以用pandas，数据predict的时候就要用到大名鼎鼎的sklearn了，里面包含了很多基础的算法，可以帮助DataScientist解决很多问题。

ivysister·2020-09-14 06:27

数据清洗与预处理-Python实现

这个Python版本必须是3.7的首先讲一下数据清洗与预处理的定义在百度百科中的定义是-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程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。

只识闲人不识君·2020-09-14 05:18

记搜狗一次不成功的Python后端面试经历

面试搜狗Python后端结束快一个月了，终于有时间来做一个简单的总结了。简介：工作不久，基础后端岗位，一面结束，失败。先做了几个笔试题，面试开始会根据笔试题问一些内容。下面将整理一下还能想起来的内容。

weixin_30287169·2020-09-14 02:55

助力防疫！在线监管污水处理项目

EMCP云平台的多项功能，都可以成为您远程监管项目的强大助力：※大数据运营中心所有设备与站点的数据按照指定的数据清洗方法和分析方法进行大屏展示，有效帮助团队获取整个项目的关键数据和实时状态，为决策提供有力支持

EMCPGX·2020-09-14 01:40

菜鸡朔的跨专业面试之路

文章目录平安银行浪潮字节跳动（测试开发）ihandy（python后端）恒润百度shopee滴滴作业帮依图科技8.13星环科技面试东方财富美团点评外卖阿里巴巴简历面bigo小米贝壳京东触宝（9.3）寒武纪

hello,world_yzs·2020-09-13 23:26

task2数据清洗

任务2数据清洗Task02：数据清洗（2天）https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/数据竞赛（房租预测）/2_数据清洗.ipynb

胖虎艾春辉·2020-09-13 17:48

动手学数据分析-task2数据清洗及特征处理

数据分析主要是包括：数据清洗数据的特征处理数据重构数据可视化开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd#加载数据train.csvtrain_data

佛系·2020-09-13 17:38

MapReduce第三天：MapTask、ReduceTask机制、OutputFormat数据输出、Join应用、MapReduce Join、计数器应用、数据清洗ETL、MapReduce开发总结

接上篇第3章的3.3.10MapReduce第二天：Hadoop序列化及Writable接口、InputFormat数据输入、自定义InputFormat、FileInputFormat切片MapReduce代码要多写多练本文目录3.4MapTask工作机制3.5ReduceTask工作机制3.6OutputFormat数据输出3.6.1OutputFormat接口实现类3.6.2自定义Outpu

DougLeaMrConcurrency·2020-09-13 16:58

【spark】关于spark处理上百T数据清洗过滤的思考

我，菜鸡一只！本文会通过读取数据文件，外部传入参数，处理数据，保存数据，参数设置这几个点来宏观的说说我自己对于spark使用中的一些注意点继上一次写文章到现在好久了哦！工作上，数据的日常需求还是一直有的，然后我自己又想接一接java功能上的需求（多写写java代码提升自己的眼界），在这样的情况下，我的工作已经基本饱和了，结果突然领导说还要开个新的数据模型，年前要给测试反馈，所以12月后，我就一直没

lsr40·2020-09-13 15:53

python后端接收前端回传的文件

filename=Noneifrequest.method=='POST'andrequest.FILES.get('file'):fromdjango.core.files.storageimportFileSystemStoragemyfile=request.FILES['file']fs=FileSystemStorage()filename=fs.save(myfile.name,myf

yangczcsdn·2020-09-13 14:26

实际经历的Spark应用场景一：小量数据清洗

the_conquer_zzy·2020-09-13 13:43

Python_数据分析_读写excel(1)

接触到爬虫之后，会发现数据量越来越大，在进行格式化数据清洗阶段就会出现很多的问题，因此用程序来进行数据清洗确实能节省很多的时间。处理excel文件分为读和写。分别用到xlrd和xlwt库。

曹小何·2020-09-13 11:51

利用python进行保险数据分析及可视化

几乎所有的数据分析都需要经历以下五步：一、明确问题二、理解数据三、数据清洗四、数据分析和可视化五、结论

人保雷佳音·2020-09-13 10:06

大数据项目架构选型和集群规划

日志文件:页面数据、埋点数据数据采集sqoop、kettleflumeshell.数据存储：HDFS、Hive、HBASE数据清洗Mapreduce、hive、sparkCore数据处理（分析）Hive

leson-xu·2020-09-13 09:53

【Netezza】正则函数

最近遇到了些数据清洗的问题，很多时候需要使用到模糊匹配，因此专门对Netezza中包含的正则函数进行了简单的整理。

Kingsley_W·2020-09-13 07:40

oozie

驴妈妈旅游网架构：1.日志上传：方法1：定义shell脚本$bin/hdfsdfs-put/user/local/nginx/datalog/access.log/nginx方法2：使用日志采集框架flume2.数据清洗

Vanessa_wanglu·2020-09-13 06:59

将一份代码推送到两个git仓库

Python后端，所以集成开发环境用的是pycharm，以pycharm为基础操作。1.首先从远程把代码clone下来后，在本地存好。

Smallcaff·2020-09-13 04:08

第三周打卡：数据预处理与特征工程

特征工程包括：数据预处理Datapreprocessing特征提取FeatureExtraction特征选择FeatureSelection特征构造FeatureConstruction数据预处理包括数据清洗

onepiece0603·2020-09-13 03:31

第三次打卡特征工程

包括数据理解、数据清洗、特征构造，特征选择，类别不平衡。

椰汁黑糯米·2020-09-13 01:00

【2020数模F奖】美赛C题参赛感受及做题思路记录【编程手的角度，含大量代码及参考链接】

目录写在前面的话题目分析【数据清洗】【NLTK】【第一题】【第2题e问】【词云】---wordcloud包【TF-IDF算法】【第2题a、b、c问】需要先对评论数值化【Textblob分析文本】【熵权法确定权重

芥末·2020-09-13 00:57

智慧城市赛道之房产租金预测（一）

房产租金预测共分为6个阶段，任务概览：赛题分析→赛题分析\to赛题分析→数据清洗→数据清洗\to数据清洗→特征工程→特征工程\to特征工程→模型选择→模型选择\to模型选择→模型融合→模型融合\to模型融合

Zhang Hongbo2019·2020-09-12 20:16

每日一学 Scale和Normalization

kaggle上的数据清洗教程第二天---Scale和Normalization(不知道如何翻译会比较好，参考了其他博客，scale为缩放，normalization为正则化)1.Scale1.1粗略理解将数据转为为特定范围的数据

阿尔卑斯山脉的小菇凉·2020-09-12 20:40

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