python后端数据清洗第67页

R语言笔记——回顾小结（数据清洗，建模简单流程）

已经好久没有写博客了，今天来复习一下简单的建模流程以kaggle比赛的房价预测为例：(具体数据这里不给出，只说一下思路）里面所提供的数据较为干净，我们只需对数据进行简单的清洗（较为干净含义为，我们不需要自己手工提取相应变量字段等内容，如，之前某池比赛中关于某宝的一些购物数据，需要我们自己分离出有用的数据，此流程较为繁琐，当然，大致做法就是用python的pandas，或是sql语句，各种处理，各种

鲁鲁酱1996·2020-08-14 23:11

Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除

作者将通过三篇文章，详细讲解工作中常规的数据清洗方法，包括数据类型的转换，重复数据的处理，缺失值的处理以及异常数据的识别和处理。

Sim1480·2020-08-14 23:10

从一件数据清洗的小事说起

问题：从一段json清晰代码说起笔者某一日在R语言中文社区某一群里面发现了水友提出的一个问题，处理一个比较奇葩的数据清洗问题，先来看数据结构：这是一个类json格式嵌套的数据，其中存在两个变量，第一个变量是

R语言中文社区·2020-08-14 23:15

R语言数据清洗实战——高效list解析方案

往期回顾R语言数据清洗实战——世界濒危遗产地数据爬取案例往期案例数据请移步本人GitHub：https://github.com/ljtyduyu/DataW

R语言中文社区·2020-08-14 23:43

R语言数据清洗实验内容

实验目的①掌握R语言中数据清洗的常用函数；②掌握数据的导入导出；③熟悉R语

icebns·2020-08-14 23:50

数据探索与数据清洗

一数据探索数据探索的目的是及早的发现数据的一些简单规律或特征,数据清洗的目的是留下可靠的数据,避免脏数据的干扰.数据探索的核心是:数据质量分析(跟数据清洗密切联系)数据特征分析(分布,对比,周期性,相关性

hllingg·2020-08-14 23:01

【数据清洗】处理异常值和缺失值目录参考

【数据清洗】处理异常值和缺失值目录参考识别异常值处理异常值缺失值插补插补方法插值效果检验处理缺失值的R包我本来，就只是想随便看一下有啥正儿八经处理异常值的方法，看着看着心想，看都看了那随手记一下总结一下好了

heyboz·2020-08-14 23:29

数据分析与数据挖掘实战视频——学习笔记（八）(数据清洗(缺失值和异常值处理)、数据分布探索、数据集成)

p=51数据探索与数据清洗概述数据探索与数据与清洗概述：数据探索的目的是急躁发现数据的一些简单规律或特征，数据清洗的目的是留下可靠数据，避免脏数据的干扰。这两者没有严格的先后顺序，经常在一个阶段进行

fanhl111·2020-08-14 23:02

【数据挖掘】数据清洗

什么是数据清洗？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。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

「已注销」·2020-08-14 23:28

数据清洗-> 数据入库-> 数据可视化的简单项目

数据清洗:略数据入库:略数据可视化:#!

Cincinnati_De·2020-08-14 23:15

数据挖掘：数据清洗——异常值处理

数据挖掘：数据清洗——异常值处理一、离群点是什么？离群点，是一个数据对象，它显著不同于其他数据对象，与其他数据分布有较为显著的不同。有时也称非离群点为“正常数据”，离群点为“异常数据”。

AvenueCyy·2020-08-14 23:13

R语言数据清洗

以R语言内置数据集为例数据简单查看>data(mtcars)#加载mtcars数据集>dim(mtcars)#查看数据维度[1]3211>colnames(mtcars)#查看数据属性[1]"mpg""cyl""disp""hp""drat""wt""qsec""vs""am""gear"[11]"carb">str(mtcars)#查看数据类型和大致内容，显示有32个观测值和11个变量。str(

＋17·2020-08-14 22:27

数据预处理一：数据探索与数据清洗（缺失值+异常值）

一.基本概述数据探索与数据清洗没有严格的先后顺序，经常在一个阶段进行。

weixin_30437847·2020-08-14 22:18

R语言——数据分析与数据挖掘在常规工作中的应用

一致性分析2数据特征分析2.1分布分析2.2对比分析2.3统计量分析2.4周期性分析2.5贡献度分析2.6相关性分析3R语言主要数据探索函数3.1统计特征函数3.2统计作图函数3.3小结数据预处理4.1数据清洗

王畅·2020-08-14 22:14

数据探索与清洗

#数据质量分析#数据特征分析（分布、对比、周期性、相关性、常见统计量）#数据清洗‘’’1.缺失值处理（describe和len直接发现，通过0数据发现，比如淘宝商品价格为0）处理方式：删除、插补、不处理均值插补

––·2020-08-14 22:37

R语言学习（三）— 数据预处理

第四章—数据预处理4.1数据清洗1.缺失值处理2.异常值处理4.2数据集成1.实体识别2.冗余属性识别4.3数据变换1.简单函数变换2.规范化3.连续属性离散化4.属性构造4.4数据规约1.属性规约——

Mongo_girl·2020-08-14 22:31

数据挖掘学习（二）——数据探索与清洗

我的公众号为：livandata1、数据探索与数据清洗概述：淘宝零食类数据为分析案例：如何发现空值、异常值等。#!/usr/

livan1234·2020-08-14 22:59

数据挖掘整理（二）

数据清洗去除明显的错误数值、去空值、数据归一化等。数据的简化和变换有些数据有冗余，进行必要的数据缩减和变换可以提高效率。

freedom098·2020-08-14 22:49

博思软件面试的启发：关于数据清洗工作的理解（包括数据清洗是做什么的，为什么要进行数据清洗工作，什么样的数据叫脏数据，脏数据如何进行数据的处理）

数据清洗(Datacleaning)–对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。

道法—自然·2020-08-14 22:52

python量化分析常见库tushare和ta_lib安装

tushare一个免费、开源的python财经数据接口包，不需要用户辛苦爬取金融数据然后数据清洗、整理这些复杂的操作，极大地减轻了用户的工作量。

天天要向上·2020-08-14 21:33

利用python进行零售商品数据分析

零售商品数据分析文章目录零售商品数据分析1、数据集描述2、明确分析目的3、理解数据4、数据清洗4、1缺失数据4、1、1统计缺失率4、1、2删除缺失值4、2转换数据类型4、3重复值处理4、4处理日期型数据

高雅_GaoYa·2020-08-14 21:59

自媒体流行文章成功要素之分析

Excel后发现：Excel对于处理十万行记录以下的数据集时是一个不错的选择，但是对于大数据来说就有点力不从心了，自己也成功尝试了使用SQL与R来处理与展现数据，万变不离其宗，大多分析流程都遵循以下步骤，而数据清洗占用了差不多

孔真浩·2020-08-14 21:35

数据分析实战之用户消费行为分析

数据分析的流程大致如下一、分析目的本次主要根据淘宝用户的行为数据，分析挖掘有价值的信息，通过数据清洗、数据分析、数据可视化、最后结合使用相关算法模型挖掘数据价值，从而为营销提供相应的数据支撑二、数据来源本次使用的数据来源于阿里天池

隐形的S先森·2020-08-14 21:46

数据分析与挖掘之数据清洗（缺失值、异常值）

一般情况下PIP出现ReadTimeoutError都是因为被GFW给墙了，所以一般遇到这种问题，我们可以选择国内的镜像来解决问题。在Windows下：C:\Users\下新建pip文件夹，在创建pip.ini文件，拷贝下面代码进去，保存。[global]index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple其实就是把python的源换成了清华源，应该

小脑斧123·2020-08-14 21:50

python 数据分析（数据清洗与准备——数据转换）

数据清洗与准备——数据转换一、删除重复值由于各种原因，DataFrame中会出现重复行。

诗雨时·2020-08-14 21:17

python 数据分析（数据清洗与准备——处理缺失值）

数据清洗与准备——处理缺失值一、NA处理方法1、NA处理方法说明：函数名描述dropna根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据量来确定阙值fillna用某些值填充缺失的数据或使用插值方法

诗雨时·2020-08-14 21:17

BI开发之——ETL注意细节

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去。

weixin_34235457·2020-08-14 21:31

ETL构建数据仓库五步法

在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大厦，那么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现

yostkevin·2020-08-14 20:37

Scrapy爬取前程无忧（51job）相关职位信息

而且后面数据清洗的时候发现很多虚假的招聘广告，这个应该官方可以控制下吧。灵感来

Code_st·2020-08-14 19:17

python 数据分析--数据处理工具Pandas(2)

数据处理模块--Pandas4.Pandas处理字符串和日期数据5.Pandas数据清洗5.1重复观测处理5.2缺失值处理5.2.1删除法5.2.2替换法5.3异常值处理6.获取数据子集7.透视表、合并与连接

落@槿（nick）·2020-08-14 18:04

python 数据可视化工具 -- pyecharts

一个商业分析案例带你熟悉常见的pyecharts图表饼图漏斗图柱形图和条形图简单折线图堆叠折线图阶梯折线图面积折线图仪表盘水球图词频统计词云散点图涟漪散点图其它常用图表箱线图地理图3D散点图热力图参考内容:python3爬虫、数据清洗与可视化实践

落@槿（nick）·2020-08-14 18:04

关于大数据量或者存储过程或者业务逻辑过于复杂的解决方案

所以通过数据准备，通过一个中间表来抽取过程中的中间变量和逻辑变量，预先抽取一些数据，减轻整个数据清洗过程的压力。

zhangxiaojun34901·2020-08-14 18:39

使用scrapy框架爬取前程无忧

blog.csdn.net/ITwangxiaoxu/article/details/107220339项目要求利用python编写爬虫程序，从招聘网上爬取数据，将数据存入到MongoDB中，将存入的数据作一定的数据清洗后分析数据

嚺撻譶·2020-08-14 16:20

Flink学习（二）：实验一数据清洗

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpaiFlink学习（一）：流处理介绍Flink学习（二）：实验一数据清洗数据准备首先我们需要下载实验需要的数据，下载地址如下：wgethttp

coderpai·2020-08-14 15:45

爬取京东商品并分析

二、数据处理1.数据清洗1.首先从csv文件中导入数据importpandasaspd#读取数据dataframe=pd.read_csv('./JongDong.csv')print(

飞小_飞·2020-08-14 14:48

python后端面试题目总结

此文作为面试题目记录，其中会有一些自己遇到过的和在网上看到的比较具有代表性的面试题，其中如果在前面文章中已经写过的就会比较简略，持续更新，没有顺序。1、python中的浅拷贝与深拷贝，变量及其引用(python基础)参https://blog.csdn.net/weixin_44806420/article/details/96456447python中的赋值变量全部都是引用。2、数据库的查询性能

Icemelon99·2020-08-14 14:05

线上护肤品市场分析报告

爬虫总结：1.先构思好分析思路，为数据源的选择提供方向2.爬取时充分利用页面的分类等信息，能提高后面数据清洗效率2.明确分析目的1.各类产品的市场情况2.各品牌的的市场情况3.商家的下一个机会点3.数据清洗列名更改

weixin_42389386·2020-08-14 08:57

ODS& DWD& DWS& ADS 数仓分层

数仓分层ODS：OperationDataStore原始数据DWD(数据清洗/DWI)datawarehousedetail数据明细详情，去除空值，脏数据，超过极限范围的明细解析具体表DWS(宽表-用户行为

GOD_WAR·2020-08-14 04:22

数仓1.2 分层| ODS& DWD& DWS& ADS| 行为数仓

数仓分层ODS：OperationDataStore原始数据DWD(数据清洗/DWI)datawarehousedetail数据明细详情，去除空值，脏数据，超过极限范围的明细解析具体表DWS(宽表-用户行为

weixin_30699463·2020-08-14 03:29

Kettle对比Sqoop

一、工具介绍Kettle简介基于JAVA的ETL工具，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现

刘李404not found·2020-08-14 01:22

Python数据处理PDF高清下载|百度云盘

Python数据处理提取码：h844内容简介······本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。

pythion那些事·2020-08-13 21:00

用数据说话：北京房价数据背后的数据

数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。

weixin_34034670·2020-08-13 21:54

30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润

唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润本文相关原始数据及代码：链接，密码：8v5y一、数据清洗过滤无用特征互联网贷款网站：https://www.lendingclub.com

小食青年·2020-08-13 18:16

大数据学习必须掌握的五大核心技术有哪些？

首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

bobo79888·2020-08-13 13:32

Python学习 | 数据清洗和准备

1处理缺失数据在pandas中，采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用notavailable；使用浮点值NaN（NotaNumber）表示缺失数据。1.1滤除缺失数据1）dropna方法drona方法会丢弃任何含有缺失值的行，如果想丢弃全NA的行或列，传入how='all'参数。传入thresh参数，来滤出含有n个NaN的行或者列2）pandas.notnull、布尔索引1.

LivLu24·2020-08-13 12:36

Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战PDF高清完整版免费下载|百度云盘

百度云盘：Python3爬虫、数据清洗与可视化实战PDF高清完整版免费下载提取码：pgrh内容简介《Python3爬虫、数据清洗与可视化实战》是一本通过实战教初学者学习采集数据、清洗和组织数据进行分析及可视化的

酷酷啊·2020-08-12 15:00

第7章 pandas文本数据（初学者需要掌握的几种基本的数据预处理方法）

因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据，而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差，因此首先要数据清洗。

五角钱的程序员·2020-08-12 14:55

茄子快传数据分析之原理分析及数据清洗

需求：联想集团有一款app产品叫茄子快传（有上亿的活跃用户，集中在第三世界国家）现在需要开发一个数据分析系统，来对app的用户行为数据做各类分析；原理：流程如下图：流程简单介绍：用户通过茄子的客户端产生数据，将使用时间，手机号，ip地址，手机的序列号，app的版本，app的下载渠道等重要信息上传到联想的web日志服务器上，服务器的后台系统打印出日志文件，通过flume（一种日志采集工具）将生成的日

wlk_328909605·2020-08-12 14:21

数据预处理的方法有哪些

数据预处理的方法1、数据清洗数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问

中琛魔方灬·2020-08-12 13:23

Python爬虫数据清洗（学习一点基础的正则表达式）

正则表达式概念正则表达式是对字符串（包括普通字符（例如，a到z之间的字母）和特殊字符（称为“元字符”））操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。在python中提供了re库，它是关于正则表达式的一个库，里面包含了多种字符串匹配的方法，对于网站上爬取数据后清洗处理有很大的帮助。Python中常

哦啦哦啦！·2020-08-12 13:54

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