pythonexcel数据清洗

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程
是一个Bug·2023-10-28 02:25

知识图谱开发笔记

应用：知识图谱的使用较为灵活，一方面，可以单独进行使用，作为数据的加工方，直接对接原始数据，从源头进行数据清洗和知识数据图谱关联呈现；另一方面，还可与其他系统进行对接，在有数据沉淀一方，进行实体抽离，在知识图谱端进行知识加工
马良神笔·2023-10-28 00:53

【无标题】

具体步骤：一、读取数据集二、数据分析三、数据清洗四、特征工程五、模型训练与验证六、输出结果七、小结参考链接：https://datawhaler.feishu.cn/docx/C6jvdEwsSo3JMwxFj1
LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【深度学习&NLP】数据预处理的详细说明（含数据清洗、分词、过滤停用词、实体识别、词性标注、向量化、划分数据集等详细的处理步骤以及一些常用的方法）

进行数据预处理的原因1、文本中含有不必要的信息和噪声2、数据可能不一致或者不太规范3、文本需要标记和分词4、可能需要词形还原和词干提取(词性标注)5、需要将文本向量化处理三、数据预处理方法介绍及使用样例1、数据清洗
云日松·2023-10-27 21:03

NLP常用工具包实战 （3）NLTK工具包：英文数据分词、Text对象、停用词、词性标注、命名实体识别、数据清洗实例

NLTK非常实用的文本处理工具，主要用于英文数据，历史悠久~importnltk#nltk.download()#nltk.download('punkt')#nltk.download('stopwords')fromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.textimportTextfromnltk.corpusimportstopwordsfromn
太阳不热·2023-10-27 21:32

python去停用词用nltk_NLTK简单入门和数据清洗

NLTK历史悠久的英文分词工具#导入分词模块fromnltk.tokenizeimportword_tokenizefromnltk.textimportTextinput='''Therewereasensitivityandabeautytoherthathavenothingtodowithlooks.Shewasonetobelistenedto,whosewordsweresoeasyt
weixin_39869733·2023-10-27 21:02

2.3.NLTK工具包安装、分词、Text对象、停用词、过滤掉停用词、词性标注、分块、命名实体识别、数据清洗实例、参考文章

2.3.NLTK工具包安装2.3.1.分词2.3.2.Text对象2.3.3.停用词2.3.4.过滤掉停用词2.3.5.词性标注2.3.6.分块2.3.7.命名实体识别2.3.8.数据清洗实例2.3.9
涂作权的博客·2023-10-27 21:31

【python】TXT文本数据清洗和英文分词、词性标注

去除空行defclean_line(raw_file_name,save_file_name):withopen(raw_file_name,'r+')asf_r,open(save_file_name,'w+')asf_w:f_r_list=list(set(f_r.readlines()))forsentenceinf_r_list:ifsentence=="\n":f_r_list.remo
温酒的周同学·2023-10-27 21:59

机器学习之数据预备、清洗与特征工程

、概念：二、为什么要进行预处理：1-1数据预处理简介为什么要进行预处理：数据预处理的功能：①数据集成(DataIntegration)详解：②数据变换(BataTrartsformstian）详解：③数据清洗
平原2018·2023-10-27 02:28

数据清洗与规范化详解

数据处理流程，也称数据处理管道，是将原始数据转化为有意义的信息和知识的一系列操作步骤。它包括数据采集、清洗、转换、分析和可视化等环节，旨在提供有用的见解和决策支持。在数据可视化中数据处理是可视化展示前非常重要的一步，本文就简单介绍一下数据处理流程：1.数据采集：首先，需要获取数据，这可以是来自各种来源的原始数据，如传感器、数据库、日志文件、社交媒体等。数据采集可能需要数据抓取、API调用、文件上传
枝上棉蛮·2023-10-27 02:52

【AI使用场景】50个在工作流中的运用场景示例

数据清洗和预处理：使用机器学习算法和数据挖掘技术，自动清洗和预处
Bankcary·2023-10-26 23:54

ElasticSearch数据实时性原理分析与持久化

问题复现现在有这么一种业务场景，需要将海量的数据通过Hive进行数据清洗并统计，最后落库到ES中，因为需要支持大数据量的分词，模糊搜索，所以考虑用ES而不直接放到Mysql中，前端需要直接对数据进行交互
国服冰·2023-10-26 12:17

Hadoop3.0大数据处理学习4（案例：数据清洗、数据指标统计、任务脚本封装、Sqoop导出Mysql）

案例需求分析直播公司每日都会产生海量的直播数据，为了更好地服务主播与用户，提高直播质量与用户粘性，往往会对大量的数据进行分析与统计，从中挖掘商业价值，我们将通过一个实战案例，来使用Hadoop技术来实现对直播数据的统计与分析。下面是简化的日志文件，详细的我会更新在Giteehadoop_study/hadoopDemo1·Huathy/study-all/{"id":"1580089010000"
Huathy-雨落江南，浮生若梦·2023-10-26 07:33

特征工程－特征预处理

DataPreProcessing（数据预处理）-FeatureExtraction（特征提取）-FeatureSelection（特征选择）-Featureconstruction（特征构造）等...而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题
maybelillian_gu·2023-10-26 00:02

python openpyxl详解_Python Excel处理库openpyxl详解

原标题：PythonExcel处理库openpyxl详解openpyxl是一个第三方库，可以处理xlsx格式的Excel文件。pipinstallopenpyxl安装。
weixin_39657575·2023-10-25 14:05

《Python数据分析入门学习》- 3、进阶数据预处理

1学习目标本次需要学习的目标主要有以下几点：(1)重复值、缺失值、空格值的数据预处理，数据清洗；
SunAqua·2023-10-25 13:48

Pandas数据分析系列6-数据特征分析

Pandas数据特征分析在前面章节学习了Pandas两种数据结构Series、DataFrame，及Pandas如何读取Excel数据格式文件，数据预览、数据清洗及数据提取，接下来了解这些数据征分析。
gzpingesoft·2023-10-25 12:27

GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图

2.数据清洗：对采集到的数据进行质量检查、处理和筛选，去除异常数据和不合理数据。3.数据处理：将清洗后的数据通过插值、平滑等方法处理成空间和时间上连续的气象场。
此星光明·2023-10-25 09:40

数据可视化需要学习哪些知识

学习数据可视化通常需要掌握以下知识：数据分析基础：包括数据清洗、数据转换、数据摘要、数据探索等技能，是数据可视化的前置知识。
优游的鱼·2023-10-25 09:55

特征工程系列：特征构造

文章系列：特征工程系列：数据清洗特征工程系列：特征筛选的原理与实现特征工程系列：特征预处理特征工程系列：特征构造特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已
安替-AnTi·2023-10-24 15:36

Python的Pandas库技巧，让你成为数据处理高手！

Pandas是一个开源的数据分析工具，在Python环境中广泛应用于数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等领域。它提供了两个主要的数据结构：Series和DataFrame。
经历一个春·2023-10-23 11:25

【UCAS自然语言处理作业一】利用BeautifulSoup爬取中英文数据，计算熵，验证齐夫定律

文章目录前言中文数据爬取爬取界面爬取代码数据清洗数据分析实验结果英文数据爬取爬取界面动态爬取数据清洗数据分析实验结果结论前言本文分别针对中文，英文语料进行爬虫，并在两种语言上计算其对应的熵，验证齐夫定律
长命百岁️·2023-10-23 01:31

如何使用Python进行量化交易？

数据处理和分析：使用Python进行数据清洗和处理，计算技术指标、统计分析等。策略开发：根据投资理念和策略思路，使用Python编写量化交易策略的代码。这可能涉及技术指标的计算、图表分析、回测等。
悦目春风·2023-10-22 18:35

如何使用jupyter进行数据分析

数据清洗：清洗数据是数据分析的重要步骤，确保数据准确且一致。在Python中，可以使用pandas库进行数据清洗。数据分析：使用pandas库和numpy库中的各种函数进行数据分析。p
m0_67840377·2023-10-22 13:04

利用jupyter进行分类

数据准备：准备数据集，包括数据清洗、特征选择和标签编码。确保数据集包含特征（自变量）和目标变量（因变量）
猫一样的女子245·2023-10-22 13:31

Excel的52个必备函数

数据清洗类:字符串提取：=Left(text,[num_chars])从左边开始提取参数：文本单元格，字符串长度=Right(text,[num_chars])从右边开始提取参数：文本单元格，字符串长度
吓得我泰勒都展开了·2023-10-22 12:50

ChatGPT在数据分析中的应用

在本文中，将介绍chatgpt和pandas搭配使用时的三个主要场景：数据清洗、数据可视
寒潭秋月·2023-10-22 10:22

Datawhale Pandas 打卡-第七章 缺失数据

是咱们进行数据清洗必须要掌握的知识。1.缺失信息的统计缺失数据可以使用isna或isnull（两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合mean可以计算出每列缺失值的比例。
君恒_801f·2023-10-22 05:24

数据清洗的步骤

1.数据清洗的基本过程S1：数据分析。在数据清洗之前，对数据分析，对数据质量问题有更为详细的了解，从而选择更好的清洗方案。S2：定义清洗规则。
Luo__1123·2023-10-21 23:08

Pandas数据处理分析系列4-数据如何清洗

Pandas-数据清洗①缺失值处理使用fillna()函数将缺失值替换为指定的值或使用插值方法填充缺失值示例：df.fillna(0)#将缺失值替换为0importpandasaspddf1=pd.read_excel
gzpingesoft·2023-10-21 20:36

python实现数据清洗（重复值+缺失值+异常值处理）

实现功能：python实现数据清洗，对重复记录、缺失值、异常值进行检测，并对其进行处理。
数据杂坛·2023-10-21 18:42

提高倾斜摄影三维模型顶层合并构建效率的技术方法初探

一、数据处理与预处理数据清洗与筛选：倾斜摄影所获取的原始数据可能存在噪点、缺失、重叠或者变形等问题，因此，在进行顶层构建之前需要对数据进行清洗与筛选，去除不合理或低质量的
3D探路人·2023-10-21 14:03

数据分析、数据挖掘常用的数据清洗方法

数据清洗目的：一是为了解决数据质量问题；二是为了使数据更适合模型分析挖掘。
DB_UP·2023-10-21 11:47

大数据测试 - 数仓测试

数仓分层设计标准数仓分为ODS,DWD,DIM,DWS,ADS等，每一层都有自己的含义：ODS：存储原始业务数据,数据原封不动同步到到ODS,不做任何修改，并且备份，备份时可以压缩；DWD：数据清洗，
测试界的飘柔·2023-10-21 10:11

ATAC-seq分析干货-2

分析步骤前期我们通过Trimmomatic软件对原始下机数据进行了数据清洗，主要包括：去除下机数
生信阿拉丁·2023-10-19 22:45

【数据挖掘】2、数据预处理

数据转换1.4数据描述二、数据预处理方法2.1特征选择FeatureSelection2.2特征提取FeatureExtraction2.2.1PCA主成分分析2.2.2LDA线性判别分析数据预处理分为数据清洗
呆呆的猫·2023-10-19 22:41

数据挖掘学习笔记2-数据预处理

一、数据清洗1.数据缺失：①忽视（删除）仅占比较小（2-3%）时可用②填充——固定填充；根据经验、样本猜测2.离群点（正常）V.S.异常点离群点是相对概念（根据平均距离算）3.重复数据①使用滑动窗口，窗口内两两比较
irony_202·2023-10-19 22:10

数据预处理知识框架

目录0.概述1.数据可能存在的问题2.数据预处理步骤：2.1数据清洗阶段2.1.1缺失数据：2.1.2离群点2.1.3重复数据2.2数据转换阶段2.2.1采样2.2.2类型转换2.2.3归一化2.3数据描述阶段
小韭菜~·2023-10-19 22:09

25 个超棒的 Python 脚本合集

2.数据清洗和预处理：Python提供了许多库和工具，用于数据清洗、去重、填充缺失值和处理异常值等数据预处理任务。3.数据可视化：Python的可视化库（如Matplotlib和Seaborn）
Datainside·2023-10-19 17:09

【逻辑回归】-案例练习

数据清洗部分省略，以下进行模型的数据处理。一.离散特征的处理df.loc[df['分数']>=60,'tar
silent_eyes_77·2023-10-19 16:34

为什么价格监测要精确到款式

品牌在进行线上数据的监测时，首先需要对全网数据进行爬取，爬到的数据再做分析，最后再对有效的SKU数据进行监测，所以数据清洗很重要，采集到的基础数据更重要，只有数据采集全面了，才能进行全面的控价工作，那数据全面
liweigo888·2023-10-18 11:04

Python数据处理PDF高清下载|百度云盘

Python数据处理PDF高清下载|百度云盘提取码：ohg7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。
python那些事·2023-10-18 05:22

task02 数据清洗及特征处理

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。
趁着年轻去旅游·2023-10-18 04:01

数据清洗_缺失值处理

原文链接：风一带你一起学习:数据清洗_缺失值处理碎碎念念：大家好！我是风一、有人调侃做数据的、80%的时间都是花在数据清洗上、虽然有时很想反驳一下、但现实确实经常是如此，那么何为数据清洗？
风清俊·2023-10-18 04:13

大数据之Hadoop(MapReduce)：数据清洗（ETL）

目录1.数据清洗（ETL）2.数据清洗案例实操2.1：需求2.2：需求分析2.3：实现代码1.数据清洗（ETL）在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据
浊酒南街·2023-10-18 03:08

hadoop之mapreduce教程+案例学习(三）之数据清洗案例

3.9数据清洗（ETL）目录3.9数据清洗（ETL）3.9.1数据清洗案例实操-简单解析版3.9.2数据清洗案例实操-复杂解析版3.10MapReduce开发总结在运行核心业务MapReduce程序之前
菜瓜技术联盟·2023-10-18 03:06

【Hadoop学习之MapReduce】_25MR之数据清洗案例（ETL）

数据清洗（ETL）：提取-转换-装载（Extract-Transform-Load）在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。
easy_sir·2023-10-18 03:05

【大数据之Hadoop】十七、MapReduce之数据清洗ETL

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，目的是将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为决策提供分析依据。ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。1ETL体系结构ETL主要是用来实现异构数据源数据集成的。多种数据源的所有原始数据大部分未作修改就被载人ETL。无论数据源在关系型数据库、非关系型数据库，还是外部文件，集成后的数据都将被置于数据库的数据表
阿宁呀·2023-10-18 03:04

MapReduce之数据清洗(ETL)案例,倒排索引案例,ReduceTask 工作机制,Hadoop 数据压缩简介

一：简介在运行核心业务Mapreduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行mapper程序，不需要运行reduce程序。二：日志清洗案例之简单解析版需求：去除日志中字段长度小于等于11的日志(每一行按照空格切割，切割后数组长度小于11的日志不要)数据如下：代码实现如下：⑴创建mapper类：packagecom.kgf.mapreduce.web
爱上口袋的天空·2023-10-18 03:33

Hadoop3教程（十九）：MapReduce之ETL清洗案例

文章目录（121）ETL数据清洗案例参考文献（121）ETL数据清洗案例ETL，即Extract-Transform-Load的缩写，用来描述数据从源端，经过抽取（Extract）、转换（transform
经年藏殊·2023-10-18 03:01
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