pythonexcel数据清洗

【Python系列】一个简单的抽奖小程序

原本规划的比较理想：实时拉取评论用户信息数据清洗，数据去重存储评论
颜淡慕潇·2023-06-06 23:31

2023/5/14周报

目录摘要论文阅读1、标题和现存问题2、准备知识3、模型结构4、实验准备5、实验结果深度学习1、大气数据和水质数据2、数据清洗3、项目框架设定总结摘要本周在论文阅读上，阅读了一篇时空图卷积网络:交通预测的深度学习框架的论文
白小李·2023-06-06 21:54

gather()和spread()函数，用于改变数据格式

gather()和spread()这两个函数在tidyr这个package里，是专门用来做数据清洗的函数.gather(data,key="key",value="value",...,na.rm=FALSE
BINBINCC·2023-05-30 21:19

02数据清洗及特征处理

1.缺失值观察.info()计算每一列的缺失值的个数,输出非空值non-null的个数及数据类型.isnull()查看某一或者多列的缺失值2.对缺失值进行处理2.1一般的几种思路：None、isnull()、np.nan：数值列读取数据后，空缺值的数据类型为float64所以用None一般索引不到，所以最好用np.nan2.2删除缺失值--dropnadropna(axis=0,how='any'
糖雪球_ae18·2023-04-21 21:06

ssGSEA算法原理及应用TCGA数据

zhuang_gj2020/10/11ssGSEA算法原理及应用基本原理实例演示1.数据清洗和整理1.2FPKM转为TPM2.获得基因集3.运行ssGSEA得到得到单个样本在不同基因集中的ES基本原理1
庄小尽·2023-04-21 21:02

ssGSEA算法原理及应用TCGA数据

zhuang_gj2020/10/11ssGSEA算法原理及应用基本原理实例演示1.数据清洗和整理1.2FPKM转为TPM2.获得基因集3.运行ssGSEA得到得到单个样本在不同基因集中的ES基本原理1
庄小尽·2023-04-21 21:01

从“中药炮制”到“知识清理”都是为了更好地减毒增效促进发展和进步

从“中药炮制”到“知识清理”都是为了更好地减毒增效促进发展和进步jxs@20210913早上听课直播回放学习中医药课程，从“中药炮制（减毒增效）”忽然联想到“数据清洗（datacleaning）”和“知识清理
菌心说双脑论·2023-04-21 12:02

二零二一

这一年的工作拓展了我作为分析师的能力栈，从数据清洗建模到报
雪琪呀·2023-04-21 04:25

Pandas入门实践2 -数据处理

数据清洗在本节中，我们将介绍如何创建、重命名和删除列;类型转换;和排序-所有这些都使我们的分析更容易。我们将使用NYCOpenData提供的2019年黄色出租车出行数据。importpandas
吃肉的小馒头·2023-04-20 22:08

产品经理即学即用的ETL数据清洗工具

ETL是数据仓库里最重要的数据处理过程，也是最体现工作量的环节，一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。●抽取：从数据源获取数据。●转换：转换数据，使之转变为适用于查询和分析的形式和结构。●装载：将转换后的数据导入到最终的目标数据仓库。数据仓库的本质就是要把来自于多个异构的源系统的数据集成在一起，放置于一个集中的位置用于数据分析。如果没有ETL，就无法对异构的数据进行结构化的分析。1、为什么要
Kalyn李大平·2023-04-20 15:04

实践应用|pandas+PyQt5制作数据(分组)透视处理工具

文章目录执行效果1.窗体可视化设计2.多文件合并（concat）2.1.获取文件夹下的文件列表2.2.根据文件类型进行文件读取2.3.对读取的文件夹下简单的数据清洗2.4.合并清洗后的数据3.多文件拼接
可以叫我才哥·2023-04-20 14:36

kettle案例——数据清洗与校验（数据一致性处理）

1.数据准备准备一张名为Personnel_Information的数据表，该表中主要记录了500名职员的性别、身高、体重及健康值,在MySQL中输入以下代码：createtable`personnel_information`(`USERID`int(11),`GENDER`varchar(765),`HEIGHT`varchar(765),`WEIGHT`varchar(765),`INDEX
weixin_56944252·2023-04-20 08:25

kettle案例——数据清洗与校验（数据规范化处理）

1.打开Kettle工具，创建转换2.配置”自定义双击“自定义常量数据”控件进入“自定义常量数据”界面配置实验用数据；单击“元数据”选项卡，添加字段常量ProductionDate、ProductionName、ProductionNumber以及CommoditySales并指定其数据类型；单击“数据”选项卡，添加自定义的数据。3.配置”计算器”控件双击“计算器”控件，进入“计算器”界面；在“字
weixin_56944252·2023-04-20 08:25

kettle案例——数据清洗与校验（修补异常值）

1.数据准备准备有一份500人的身高调查数据表interpolation_data，其中包括id、Gender和Height字段，在MySQL中输入以下代码：createtable`interpolation_data`(`id`int(11),`Gender`varchar(30),`Height`double);insertinto`interpolation_data`(`id`,`Gend
weixin_56944252·2023-04-20 08:25

kettle案例——数据清洗与校验（去除缺失值）

1.源数据预览2.打开kettle新建一个转换并添加下述步骤然后用跳连接3.配置文本文件输入控件单击【浏览】按钮，选择要去除缺失值的文件revenue.txt；单击【增加】按钮，将要去除缺失值的文件revenue.txt添加到“文本文件输入”控件中。单击“内容”选项卡；在清除分隔符处的默认分隔符“；”，单击【InsertTAB】按钮，在分隔符处插入一个制表符；取消勾选“头部”复选框，若不取消，在进
weixin_56944252·2023-04-20 08:55

kettle案例——数据清洗与校验（完全去重）

1.源数据预览2.打开kettle新建一个转换并添加下述步骤然后用跳连接3.双击CSV文件输入进行配置点击浏览导入文件，然后点击获取字段最后点击预览看数据是否抽取进来4.双击唯一行(哈希值)进行配置在用来比较的字段处，添加要去重的字段，这里可以单击获取按钮，获取要去重的字段5.保存运行，成功后截图如下6.查看去重之后的数据选中唯一行（哈希值）控件，单击执行结果窗口的Previewdata选项卡，查
weixin_56944252·2023-04-20 08:54

第五章——数据清洗与校验

一、对文件merge.csv进行完全去重1.源数据预览2.打开kettle新建一个转换并添加下述步骤然后用跳连接3.双击CSV文件输入进行配置点击浏览导入文件，然后点击获取字段最后点击预览看数据是否抽取进来4.双击唯一行(哈希值)进行配置在用来比较的字段处，添加要去重的字段，这里可以单击获取按钮，获取要去重的字段5.保存运行，成功后截图如下6.查看去重之后的数据选中唯一行（哈希值）控件，单击执行结
Kettle9.3·2023-04-20 08:53

kettle——数据清洗（数据表--＞文本文件）

实验步骤：1.数据表（图片加分析，创建表的过程和对应的字段及记录）①选择数据库②创建表结构③插入数据2.kettle连接模块（图片加分析,每个模块实现的功能）①新建“转换”文件,”文件”——>“新建”——>“转换”。②连接数据库连接名称：表名a连接类型：MySQL连接方式：Native主机名称：localhost或者127.0.0.01数据库名称：这里是nihao端口号：3306用户名：root密
It's a cinch!·2023-04-20 08:22

kettle——数据清洗（数据表——＞转换——＞数据表）

目录1、表输入①点击“新建”选项，新建数据库②选择“获取SQL”③选择表a④注意：字段只显示了5个，而一共有6个字段，money字段需要手动添加2、转换①打开java控件，设置变量3、表输出①连接表b②映射字段4、保存模型为test.ktr并运行①查看日志，结果提示“转换成功”②username拼接成功准备：表a的结构表a的数据表b的结构实验步骤：1、表输入①点击“新建”选项，新建数据库点击“测试
It's a cinch!·2023-04-20 08:49

基于AWS Serverless的Glue服务进行ETL(提取、转换和加载)数据分析（二）——数据清洗、转换

2数据清洗、转换此实验使用S3作为数据源ETL:Eextract输入Ttransform转换Lload输出大纲2数据清洗、转换2.1架构图2.2数据清洗2.3编辑脚本2.3.1连接数据源（s3）2.3.2
试玩互动·2023-04-20 06:31

flume

flume大数据处理流程1、数据采集2、数据存储3、数据清洗4、数据分析5、数据展示在数据采集和搜索工具中flume框架占有一定的市场分量flumeflume是一种分布式，可靠的高可用的服务，用于有效的收集
leezsj·2023-04-20 03:55

大数据实战 --- 淘宝用户行为

目录开发环境数据描述功能需求数据准备数据清洗用户行为分析找出有价值的用户开发环境Hadoop+Hive+Spark+HBase启动Hadoop：start-all.sh启动zookeeper：zkServer.shstart
你∈我·2023-04-19 21:20

美国国家NCDC气候数据处理-提取中国各省最高气温、最低气温、降雨量信息。

关键点：1）建立字典存储每个站点对应的省份，以映射添加省份变量；2）数据清洗：降雨量为负值、-999缺失值等处理，新建DataFrame（res）存储这一年的所有站点数据。
EliteA1·2023-04-19 12:21

大数据分析平台架构有哪些

大数据分析平台的建设是十分必要了，一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力
中琛源科技·2023-04-19 06:57

《科学背单词法》02 -- CET4数据分析

《科学背单词法》02[上一篇]：英语四六级历年真题数据爬取2_1[本文主要涉及知识点]：数据合并、数据清洗、分词、词频统计、读写txt、读写excel一、今日主题：英语四六级历年真题数据分析2_2（1）
Andy计算机专业·2023-04-19 05:27

Pandas的应用-3

本文将介绍Pandas的一些常见应用，包括DataFrame的应用、数据清洗、缺失值、重复值、异常值和预处理。
互联小助手·2023-04-19 05:04

Pandas2.0它来了，这些新功能你知道多少？

做过数据分析的同学，都知道pandas是开源数据分析工具，广泛用于数据清洗，数据处理，数据分析等相关领域。
写python的鑫哥·2023-04-18 18:51

零售行业数据分析—SQL代码

本文主要介绍“黑色星期五”数据清洗与利用数据构建分析模型。
微秋凌白·2023-04-17 21:37

4.一个完整的机器学习项目步骤

特征预处理、数据清洗是很关键的步骤，往往能够使算法的效果和性能得到显著提升，归一
温旧酒一壶~·2023-04-17 20:03

python入门项目：数据清洗

文章目录前言一、数据清洗是什么？二、重复值处理三缺失值处理四、数据类型转换前言本文是对数据清洗的简单学习。本文使用的数据来源为：博雅读书社所提供的数据一、数据清洗是什么？
简博野·2023-04-17 18:46

Mongdb中常用的数据清洗

前言分享一些Mongdb常用的数据清洗方式注："Exceededmemorylimitfor$group,butdidn'tallowexternalsort.PassallowDiskUse:truetooptin
晨曦的娃哈哈·2023-04-17 05:20

大数据开源舆情分析系统-数据处理部分架构浅析

数据工厂，是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台，同时能够管理所有的数据库的备份方案。支持多数据源类型的数据同步实现和数据仓库其他的数据源互通。对接收数据进行解压，对外提供压缩后的数据。
思通数科x·2023-04-17 04:22

R数据分析：如何简洁高效地展示统计结果

之前给大家写过一篇数据清洗的文章，解决的问题是你拿到原始数据后如何快速地对数据进行处理，处理到你基本上可以拿来分析的地步，其中介绍了如何选变量如何筛选个案，变量重新编码，如何去重，如何替换缺失值，如何计算变量等等
Codewar·2023-04-16 22:53

kettle——数据清洗（文本文件--＞数据表）

目录文本文件输入：表输出试验结束准备：文本文件表a结构实验步骤：文本文件输入：①“文件“选项点击“浏览”，选择文件“test.tsv”点击“增加”，将文件转入选中②“内容”选项分隔符换为tab键，取消复选框“头部”，编码方式改为“UTF-8”③“字段”选项选择“获取字段”点击确认，将显示“扫描结果”更改名称预览记录表输出①点击“新建“②进行如下设置后点击测试，将提示连接成功③点击“浏览”④选择“表
It's a cinch!·2023-04-16 18:08

ETL基础概念及要求详解

ETL工具设计ETL工具+SQLETL接口设计要求明确接口属性约定接口形式确定接口抽取方法规范接口格式概念ETL即Extract（抽取）Transform（转换）Load（装载）的过程，如下图，同时也包括数据清洗的部分
Lin-CT·2023-04-16 16:40

Flink处理大型离线任务稳定性与性能调优探索

下面我们进入正题：01—离线任务情况说明对于平台处理的离线任务，任务大都是处理：从HDFS到HIVE的数据清洗任务。这类任务的特点是数据来一条处理一
360技术·2023-04-16 08:33

菜鸟的挣扎

1.11爬了八个小时的爬虫给我爬啊靠(இдஇ;)1.11-1.13爬虫和数据清洗偏差太大，白爬了，八小时，我裂开ಥ_ಥ1.13后知后觉，吸取教训，那就先爬几半条数据test修改爬虫，name、inspect
MARNieR·2023-04-16 07:42

如何利用python机器学习解决空间模拟与时间预测问题及经典案例分析

目录专题一机器学习原理与概述专题二Python编译工具组合安装教程专题三掌握Python语法及常见科学计算方法专题四机器学习数据清洗专题五机器学习与深度学习方法专题六机器学习空间模拟实践操作专题七机器学习时间预测实践操作更多了解机器学习的发展历史
小艳加油·2023-04-16 04:55

“数据分析”分析“数据分析”岗位来啦~

有的同学选择就业有的同学想学单个方向，比如：数据分析那么今天我们来分析一下数据分析岗位薪资与经验/学历占比吧准备首先，我们要提前准备好数据没有数据的同学可以自己先行采集或者找我领取哦~可加Q君羊：582950881数据分析流程原始数据数据清洗数据分析结论代码展示导入模块
嘘！摸鱼中~·2023-04-15 22:54

大数据测试工程师需要熟悉的数仓规范和数据测试流程

在项目中，我们制定了一系列的数据质量规范，包括数据清洗、数据校验、数据标准化、数据去重、数据加工等方面。我们通过使用ETL工具和自定义脚本来实现数据的清洗和加工，并结合
不考虑昵称·2023-04-15 21:25

Python实现处理和分析大规模文本数据集，包括数据清洗、标注和预处理

处理和分析大规模文本数据集，包括数据清洗、标注和预处理，是自然语言处理（NLP）中非常重要的一步。Python是一种非常流行的编程语言，拥有丰富的NLP库和工具，可以帮助我们完成这些任务。
SzetoZeZe·2023-04-15 16:29

数据清洗规范和数据质量校验

数据清洗规范1.空值处理：一般使用默认值1）汇总类指标的空值：空值处理，填充为零。2）维度属性值为空：在汇总到对应维度上时，对于无法对应的统计事实，记录行会填充为null。
创无意·2023-04-15 15:49

认识Power BI

简单易用核心理念是让业务人员无须编程就能快速上手商业大数据分析与可视化，具有丰富的可视化图表组件，跨设备使用、与各种不同系统无缝对接和兼容PowerBI既可以作为个人报表的数据处理工具，也可用作项目组、部门或整个企业的BI部署和决策引擎PowerBI功能1.数据清洗
山茶花开时。·2023-04-15 14:21

DolphinDB +Python Airflow 高效实现数据清洗

DolphinDB作为一款高性能时序数据库，其在实际生产环境中常有数据的清洗、装换以及加载等需求，而对于该如何结构化管理好ETL作业，Airflow提供了一种很好的思路。本篇教程为生产环境中ETL实践需求提供了一个解决方案，将PythonAirflow引入到DolphinDB的高可用集群中，通过使用Airflow所提供的功能来实现更好管理DolphinDB数据ETL作业，整体架构如下:1.Airf
DolphinDB智臾科技·2023-04-15 09:20

Hive实战 --- 电子商务消费行为分析

目录数据结构Customer表Transaction表Store表Review表上传数据创建目录用于存放数据把本地文件上传到HDFS上创建外部表创建数据库创建表数据清洗对transaction_details
你∈我·2023-04-15 00:01

如何根据企业自身文化定向训练chatgpt及示例源码

数据清洗：清洗数据，去掉冗余信息、拼写错误和语法错误等。建立数据集：将清洗后的数据建立数据集，分成训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练ChatGPT，验证集用于调整超参数，测试集用于评估模型性
技术老张·2023-04-14 15:40

电商数据api海量数据对接，大数据选品分析

一：整合多个数据渠道提供最全实时的标准化格式的电商数据，帮助用户以最快速度和极低成本集成查询功能到自己的商城和app二：整合了国内国外多家快递的电商数据、使用冗余通道来提供数据并进行必要的数据清洗，保证高可用性与商品的全面性三
技术开发者Q：1744543107·2023-04-14 09:32

传统数仓四层模型

传统数据仓库一般分为四层模型ods原始数据层存放原始数据，保持原貌不做处理dwd明细数据层对ods层数据清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）dws服务数据层轻度聚合ads应用数据层具体需求
wqchibingshaonian·2023-04-14 08:20

数据中台-数仓分层思想

一、数仓分层思想1、为什么要分层通过分层管理来实现分步完成工作，用空间换时间，通过数据预处理提高效率，提升应用系统的用户体验（效率），简化数据清洗的过程，使每一层处理逻辑变得更简单。
weixin_44214647·2023-04-14 08:46

【数据挖掘】3、NumPy与Pandas 清洗、爬虫、 SciKitLearn 变换、可视化

1.8FAQ1.8.1axis1.8.2数据类型1.8.3Pycharm引入NumPy等库二、Pandas2.1Series2.2DataFrame2.3数据导入和输出2.3.1读写xlsx2.3.2数据清洗
呆呆的猫·2023-04-14 08:01
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