python后端数据清洗

Task02：数据清洗及特征处理

开始之前导入numpy和pandas包和数据：#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd#加载数据train.csvdf=pd.read_csv('train.csv')1.缺失值观察与处理1.1缺失值观察(1)请查看每个特征缺失值个数(2)请查看Age，Cabin，Embarked列的数据#方法一df.info()#方法二df.isnull().sum()df[
PassionXxt·2020-08-22 13:52

数据分析入门-Task02：数据清洗及特征处理

数据分析入门Task02：数据清洗及特征处理第二章：数据清洗及特征处理2.1缺失值观察与处理2.1.1缺失值观察2.1.2对缺失值进行处理2.2重复值观察与处理2.2.1查看数据中的重复值2.2.2对重复值进行处理
christianzhang93·2020-08-22 12:48

当百度统计遇到数据观｜数据洗一洗分析更健康

from=jianshu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·2020-08-22 12:04

【机器学习】数据预处理 整理

通常数据挖掘需要较大的数据量，这些数据可能格式不同，存在缺失值或无效值，即是数据清洗处理这些‘脏’数据。数据预处理是不可或缺的一步。通常会占
CWS_chen·2020-08-22 12:01

2020-08-21 泰坦尼克号 数据清洗和特征工程

开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd数据清洗简述目的：将数据清洗成可以分析或建模的样子清洗对象：缺失值、重复值、异常值
LYY1045691954·2020-08-22 12:36

《Learning R》笔记 Chapter 13 Cleaning data 上 字符串清洗

数据清洗是数据分析中最为繁杂头疼的部分。字符串清洗R自带函数grep，grepl和regexpr是R自带的三个字符串匹配函数。
天火燎原天·2020-08-22 12:19

02数据清洗

1.ETL之ETLUtilpublicclassETLUtil{publicstaticStringoriString2ETLString(Stringori){StringBuilderetlString=newStringBuilder();String[]splits=ori.split("\t");if(splits.length{Texttext=newText();@Overridep
hao难懂·2020-08-22 12:11

特征工程部分总结

主要是探索数据，了解数据，1.定性数据：描述性质a）定类：按名称分类——血型、城市b）定序：有序分类—一成绩（ABC）2，定量数据：描述数量a）定距：可以加减——温度、日期b）定比：可以乘除—价格、重量二，数据清洗其目的是提高数据质量
Candy-雪梨·2020-08-22 12:32

一个六年经验的python后端是怎么学习用java写API的（5） Service 和 google 依赖注入

描述上一篇（一个六年经验的python后端是怎么学习用java写API的（4）RestAPI，dropwizard的第一组API）写完第一组API后发现，每次实现一个resource，都需要在Application.java
D咄咄·2020-08-22 11:40

Datawhale数据分析-Task2-part1-数据清洗和特征处理

Datawhale数据分析-Task2-part1-数据清洗和特征处理数据清洗缺失值观察与处理我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如我们可以看到Cabin列存在NaN，那其他列还有没有缺失值，这些缺失值要怎么处理呢方法
weixin_45404964·2020-08-22 11:04

Hive处理案例——Zebra业务数据清洗

Zebra业务回顾zebra业务回顾zebra项目最开始阶段会对日志文件进行分析统计，针对apptype,userip等20个字段做了统计，然后把最后的结果落地到数据库里。这张表相当于总表（f_http_app_host）在企业里做到这步并没有结束，因为后续还要做数据分析，可能会针对此表进行多个维度的查询和统计，比如：1.应用欢迎度2.各网站表现3.小区Http上网能力4.小区上网洗好所以我们可以
Winyar Wen·2020-08-22 11:48

datawhale课程[动手学数据分析]——Task02：数据清洗简述

目录2第二章：数据清洗及特征处理2.1缺失值观察与处理2.1.1任务一：缺失值观察2.1.2任务二：对缺失值进行处理2.2重复值观察与处理2.2.1任务一：请查看数据中的重复值2.2.2任务二：对重复值进行处理
sd3145265·2020-08-22 11:24

Datawhale数据分析组队学习打卡第二次

那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。
阿水ashui·2020-08-22 11:19

DataWhale_数据分析训练营task2（第二章part1数据清洗与特征处理）

文章目录第二章part1：数据清洗及特征处理开始之前，导入numpy、pandas包和数据2.1缺失值观察与处理2.1.1任务一：缺失值观察2.1.2任务二：对缺失值进行处理(对df做的处理只要inplace
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:06

跟着Datawhale动手学数据分析2

跟着Datawhale动手学数据分析2文章目录跟着Datawhale动手学数据分析2数据清洗及特征处理查看缺失值处理缺失值数据清洗及特征处理掌握基本操作以后，还需要进行数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化
lugan5566·2020-08-22 11:50

数据清洗——SQL——生成MD5值

updatecurr_weathertsetmd5=md5(CONCAT(t.cityId,'#',t.createDate));根据cityId和createDate来生成md5值，更新到curr_weather,其中“#”代表中间的省略的字段.
Ricardo_W_Lu·2020-08-22 11:01

数据清洗——SQL——更改数据字段

UPDATEtb_bills_and_politics_copy1SETdocument=REPLACE(document,'\\','')WHEREnm_id=100;修改数据中的字段，遇到反斜杠，一个反斜杠为转义，二个反斜杠等于一个反杠.注：tb_bills_and_politics_copy1为表名document列名nm_id列名
Ricardo_W_Lu·2020-08-22 11:01

数据清洗——SQL——更改数据字段(2)

UPDATEtb_bills_and_politics_copy1_copy1SETdocument=SUBSTR(document,INSTR(document,'
Ricardo_W_Lu·2020-08-22 11:01

Datawhale数据分析课程第二章

Datawhale数据分析课程第二章准备工作数据清洗及特征处理相关定义缺失值观察与处理任务一：缺失值观察(1)请查看每个特征缺失值个数(2)请查看Age，Cabin，Embarked列的数据以上方式都有多种方式
miaochangq·2020-08-22 11:27

机器学习-数据清洗

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由brzhang发表数据清洗首先，为何需要对数据进行清洗数据清洗的工作绝壁是非常枯燥的，做数据研究的的人绝对无法避开这个环节，其根本原因是因为我们从各种渠道拿到的数据可能会出现
腾讯云加社区·2020-08-22 11:18

使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析师数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。因此，如果你正巧也在这个领域中，或者计划进入这个领域，那么处理这些杂乱不规则数据是非常重要的，这些杂乱数据包括一些缺失值，不连续格式，错误记录，或者是没有意义的异常值。在这个
Python数据科学·2020-08-22 10:07

「数据清洗」lambda表达式配合使用的四种函数

编辑｜CDA数据分析师出品|CDA数据科学研究院标签：数据清洗、pythonlambda表达式配合使用的四种函数一、什么是lambda表达式基本特性使用方法filter函数map函数sorted函数reduce
CDA数据分析师·2020-08-22 10:56

机器学习——数据清洗

机器学习——数据清洗模糊查询与替换混淆矩阵、TPR与FPR混淆矩阵查出率TPR与查错率FPR特征工程模糊查询与替换fuzzywuzzy.fuzz返回匹配相似度fuzz.ratiofuzz.partial_ratiofuzz.token_sort_ratiofuzz.token_set_ratiofromfuzzywuzzyimportfuzz
yujie12345678·2020-08-22 09:56

【数据分析入门】第三、四周 描述统计与概率论笔记

第三、四周Excel数据分析-描述统计与概率论笔记一、数据分析的步骤提出问题、理解数据、数据清洗（选择子集，删除重复值，一致化处理，异常值处理）、构建模型、阐述分析二、描述统计学简单描述为：数值数据与分类数据间互相转换
red_velvet_cake·2020-08-22 04:19

详解Pandas用法_02

原文地址：http://www.huaxiaozhuan.com/%E5%B7%A5%E5%85%B7/pandas/chapters/pandas.html目录六、数据清洗1.移除重复数据2.apply3
fly_Xiaoma·2020-08-22 04:44

Python爬虫数据提取

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，非结构化的数据和结构化的数据。
weixin_34345753·2020-08-22 04:23

使用pandas进行数据清洗

转载出处：http://www.cnblogs.com/stream886/p/6021743.html目录：数据表中的重复值duplicated()drop_duplicated()数据表中的空值/缺失值isnull()¬null()dropna()fillna()数据间的空格查看数据中的空格去除数据中的空格大小写转换数据中的异常和极端值replace()更改数据格式astype()to_
u010779707·2020-08-22 03:37

数据清洗经验

但是在数据越来越大的年代，数据清洗越来越重要，也越来越复杂。看到PhilipJ.Guo的这篇英文文章《ParsingRawData》觉得不错，学习并译成中文，难免谬误，仅供参考。
Philip Guo·2020-08-22 02:04

数据清洗小记(10)：清洗字典数据把“A1B1C1”翻译成对应中文字段

原创作品，出自“深蓝的blog”博客，欢迎转载，转载时请务必注明出处，否则追究版权法律责任。[深蓝的blog]：http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/49318855【背景】某部委项目，获取到某采集端某类数据，需配合开发完成数据的抽取、清洗工作。其中有一类字典类字段，由于采集端数据问题，对于字典类的数据内容出现大量问题数据需要清洗，把字
黄炎龙·2020-08-22 01:38

调试经验——Excel中去除单元格内的换行符（Chr(10)）的四种方法

所以，需要进行数据清洗，即把这些换行符替换成空字符（""）。
预见未来to50·2020-08-22 01:03

Pandas简明教程：七、Pandas缺失数据的处理（数据清洗基础）

文章目录1、缺失数据的类型2、定位缺失数据3、修改定位数据4、批量修改缺失数据5、数据修复的利器--插值法（`interpolate`）本系列教程教程完整目录：数据清洗的内容其实很丰富，其中最基本的问题就是对一些缺失数据的处理
半个冯博士·2020-08-22 01:37

python pandas

基本操作（1）改变索引名（2）增加一列（3）排序（4）删除一列统计师的Python日记【第4天：欢迎光临Pandas】前言第3天我发了一个愿，学Python我的计划是：Numpy→Pandas→掌握一些数据清洗
acoikw2620·2020-08-22 01:12

通过 SQL 查询学习 Pandas 数据处理

结合NumPy和Matplotlib类库，我们可以在内存中进行高性能的数据清洗、转换、分析及可视化工作。
薄荷脑·2020-08-22 00:08

python： 入门 - 数据预处理 - 数据清洗 - （翻译python for data analysis 2nd Edition）正则表达式处理字符串

PyhonforDataAnalysis2ndEditionbyWesMaKinneyp213-p216**正则表达式（Regularexpressions）**提供一种方便灵活的方法来搜索、（复杂的）匹配文本中的字符串格式。单一的表达式，一般曾称作regrex，是根据“正则表达式语言”编译的一串字符。Python内置的re模块负责正则表达式的应用执行；我下边就举几个例子。正则表达式的应用完全可以
htuhxf·2020-08-22 00:41

数据分析——探索性分析

由Datawhale组织的数据分析学习分为三个章节：1.数据加载，Pandas基础与探索性数据分析；2.数据清洗及特征处理，数据重构，数据可视化；3.模型搭建，模型评估。
鹅黄绒绒·2020-08-22 00:53

数据分析——数据清洗及特征处理 真的好困开始已经十点了

（草草写文章的一天，因为实在太困了）目录1.导入库和数据2.数据清洗2.1缺失值的观察与处理缺失值观察缺失值处理2.2重复值的观察与处理查看重复值去掉重复项2.3特征值处理对年龄分箱（离散化）处理2.4
鹅黄绒绒·2020-08-22 00:53

Task2 数据清洗及特征处理_学习笔记

Task2数据清洗及特征处理一、基础知识1、缺失值的查看和处理1.2缺失值的查看1.3对缺失值进行处理1.3.1删除（dropna）1.3.2填充（fillna）2、重复值的查看和处理2.1重复值的查看
Moana11·2020-08-21 23:57

美国King County房价训练赛分析流程

比赛详细信息及数据下载导入一些必要的库importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnp1.数据清洗
冯毓彬·2020-08-21 22:59

python 数据分析基础 - 总结

在数据导入、数据清洗方面，这本书的论述是不错的，但是，在数据可视化以及数据分析方面，这本书的阐述
billyang916·2020-08-21 22:40

数据分析展现工具FineBI

应用场景当杂乱无章的数据，经过数据清洗后，得到了想用的数据，但是查看这些数据通过数据库只能看到数据本身，无法看到其中的规律，可以通过数据分析展示工具，图形化展示数据，使数据更形象化的展现在用户面前，更容易看出规律
weixin_33815613·2020-08-21 22:58

网上商城项目实战之数据库设计

，外键是商品分类，和商品类型商品->所属分类和类型->选到对应属性，添加属性的值tb_attr商品属性表tb_value商品属性值表，需要两个外键，分别是属性和具体商品一个大数据分析项目关键构成如下：数据清洗
weixin_30480583·2020-08-21 22:36

python机器学习——集成学习（分类）及“泰坦尼克号沉船事故”数据集案例操作

（2）集成建模中的误差（方差vs偏置）（3）常用的集成学习技术：（4）随机森林（5）梯度提升决策树（GradientTreeBoosting）二、集成学习具体案例操作（1）导入数据（2）特征选择（3）数据清洗
曹文杰1519030112·2020-08-21 20:55

用科学的方法做不科学的事情---用大数据选彩票（一）

第一章数据清洗第一步，下载“大乐透”历史所有号码（从2003年2月23日到2019年7月4日），存在电脑D盘中，命名为111。用pandas库读取数据，以数据框dataframe形式引用。
王喜兴喝橙汁·2020-08-21 11:36

数据仓库数据挖掘——数据仓库中的ETL和元数据

不懂的地方：与存放DW的数据库系统相同的数据源——这是什么0.0ETL概念：ETL是数据从业务系统抽取转化到数据仓库的过程，包括4个子过程：数据抽取、数据转换、数据清洗、数据装载开发一个数据仓库包括3个步骤
Sun7_She·2020-08-21 08:25

第七章7.1 数据清洗--将从网站上爬去的数据进行清洗然后转为2-grams序列输出

#!/usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_importreimportstringfromcollectionsimportOrderedDictfromurllib.requestimporturlopenfrombs4importBeautifulSoupdefcleanInput(input):input=re.sub('\n+',"",input)inp
晴天下雨下雪下冰雹·2020-08-21 04:12

淘宝用户行为数据分析

分析步骤：提出问题数据理解数据清洗构建模型
JiangMingxing·2020-08-21 03:12

8种ETL算法汇总大全！看完你就全明白了

摘要：ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。
华为云开发者社区·2020-08-21 03:58

《大话机器学习算法》决策树—实战项目

因为前面已经有了本次项目的数据分析部分，其实主要是数据清洗和可视化探索。所以我们就直接接着往下了，数据分析部分错过的同学花几分钟补一下课《吊打分析师》实战—经典重现，你会怎么选择？
知秋小一·2020-08-21 00:56

《大话机器学习算法》决策树—实战项目

因为前面已经有了本次项目的数据分析部分，其实主要是数据清洗和可视化探索。所以我们就直接接着往下了，数据分析部分错过的同学花几分钟补一下课《吊打分析师》实战—经典重现，你会怎么选择？
知秋小一·2020-08-21 00:55

图数据库 Nebula Graph TTL 特性

解决这个问题的核心在于，数据库中存储的数据是否都是有效的、有用的数据，因此如何提高数据中有效数据的利用率、将无效的过期数据清洗掉，便成了数据库领域的一个热点话题。
NebulaGraph·2020-08-21 00:47
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