pythonexcel数据清洗

数据仓库结构

也即数据清洗（3）Load：数据加载就是把经过第二步处理后的数据，存放到数据仓库三层架构ODS层：(Opera
文字抒意·2023-02-04 18:05

日报11 | 数据预处理

1、报错：utf-8不可以xx，编码错误增加encoding='gbk'2、info()采用info()函数打印DataFrame的完整摘要，并排除null-counts3、数据清洗#删除重复数据data.drop_duplocates
w25429696·2023-02-04 13:20

关于ETL的两种架构（ETL架构和ELT架构）

ETL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。ETL在转化的过程中，主要体现在以
微服务商城技术分享·2023-02-04 12:14

关于ETL的两种架构（ETL架构和ELT架构）

ETL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。ETL在转化的过程中，主要体现在以
微服务商城技术分享·2023-02-04 12:13

1天学会开发工业级推荐系统的特征工程代码:保姆级教程

如果你觉得数据清洗和特征工程不重要，莫非是你想吃一份没有经过清洗、去皮、切片、调料，而直接把原始的带着泥沙的蔬菜瓜果放在大锅里乱炖出来的“菜”?先不说卫生的问题，能不能弄熟了都是个问题。
ShallowLearner·2023-02-04 11:37

数据挖掘中数据预处理的一般过程

数据清洗原始数据中出现的问题会对下一阶段的分析过程产生重大的影响，因此，在数据清洗阶段需要针对不同的问题，进行针对性的处理。1.测量误差和数据收集误差其中，测量误差
pidastar·2023-02-04 08:11

pandas练习

目录数据清洗1.现有如下数据表格'data.xlsx'2.现有如下数据表格'51915导出.xls'数据清洗1.现有如下数据表格'data.xlsx'datetest_weather2022/1/124
划过一道思念·2023-02-03 17:47

不均衡学习和异常检测

06_不均衡学习和异常点检测学习目标知道样本不均衡时的常用处理方式掌握SMOTE过采样的使用知道LOF算法的原理知道IForest算法的原理应用异常检测算法进行数据清洗1样本不均衡简介通常分类机器学习任务期望每种类别的样本是均衡的
莽撞少年·2023-02-03 16:51

[Numpy] numpy.nan_to_num

美图欣赏2022/07/11在Numpy中NaN值一般出现在数据清洗前，出现这个值说明这个数据是缺失的在有些时候我们会选择直接删除这些数据，但有些时候这些数据是不能删除的，这个时候我们就需要使用一些方法将
山茶花开时。·2023-02-03 15:30

特征工程系列：数据清洗

特征工程系列：数据清洗本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。
木东居士·2023-02-03 15:46

Excel中删除单元格中的换行

数据清洗的时候，经常需要清除换行：在查找内容框内点击后，按组合键Ctrl+J(注意不是输入)，点击“全部替换”；即可清除所有换行符。
因为碰见了卖西瓜的·2023-02-03 12:45

Kindle产品评论数据分析---基于excel的分析过程

目录业务背景一）明确分析目的二）数据采集三）数据清洗四）数据分析与构建模型1、相关产品的评论数排名和平均评分反映的问题2、各评论占比，推荐评论中好评占比3、kindle相关产品随时间变化其评论数的变化情况
niugibydtdf·2023-02-03 08:20

数据挖掘准备工作2——数据清洗

数据清洗数据清洗主要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。
沐锹·2023-02-03 07:18

Python数据预处理

0.数据清洗数据清洗是一项复杂的工作，该过程目的在于提高数据的质量，将脏数据清理干净，使数据具有完整性、唯一性、权威性、合法性、一致性等特点。
小哲1998·2023-02-02 23:08

用python怎么赚钱-python怎么挣钱

这是网络爬虫最通常的的挣钱方式，通过外包网站，熟人关系接一个个中小规模的爬虫项目，一般向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。各位新入行的猿人
weixin_37988176·2023-02-02 17:07

未来的ETL是什么样子？（一）

一、背景ETL：抽取-转换-加载（extract-transform-load）是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需要的数据，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
第十人_孔·2023-02-02 12:42

航空公司客户价值分析

2、对抽取的数据进行数据探索分析与预处理，包括数据缺失值与异常值的探索分析、数据清洗、特征构建、标准
陈一鸣·2023-02-02 05:54

交通事故理赔审核竞赛

目录1.竞赛概要2.数据清洗3.特征处理4.模型选择1.竞赛概要本比赛为个人练习赛，适用于入门二元分类模型。
大端DD·2023-02-01 21:36

风控核心子域——名单服务构建及挑战

大部分是历史数据清洗出来作弊或者破坏业务的用户，这部分用户对企业无价值且放之进入会破坏生态平衡灰名单：灰名单上的客户需要进一步审核。这部分用户可能存在某些风险，但是没有明确的证据表明他
·2023-02-01 11:39

NLP技术中的Tokenization

一方面在NLP技术中Tokenization是非常重要的一个环节，它是数据进入到模型进行计算之前所必须的一个步骤；一方面，不少NLPer可能关注的往往是模型的花里胡哨，炼丹Tricks的纷繁复杂又或者是数据清洗的枯燥无味
PaperWeekly·2023-02-01 11:01

机器学习中数据清洗&预处理入门完整指南

数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据
我爱计算机视觉·2023-02-01 10:19

机器学习——缺失值填充，数据分桶、模型训练、模型融合的练习

spm=5176.12281973.1005.8.3dd53eafwScooV一：数据清洗1：使用前面https://mp.csdn.net/console/editor/html/106105652介绍
jackiezhao2008·2023-02-01 10:48

文本数据预处理:可能需要关注这些点

文章目录1、文本数据获取2、常规文本数据预处理2.1将文本数据清洗干净2.2将文本数据格式化3、任务相关的文本数据预处理3.1不平衡问题3.2数据增强问题3.3数据标注问题4、一些可用的文本预处理工具5
风兮177·2023-02-01 10:44

python数据清洗+数据可视化

开发环境介绍anaconda-集成环境：集成好了数据分析和机器学习所需要的全部环境-注意：安装目录中不可以有中文和特殊符号jupyterjupyter就是anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具jupyter基本使用启动：在终端录入：jupyternotebook的指令，按下回车新建：python3:anaconda中的一个源文件cell有两个模式：code和markdown；修改模式
愿热爱常在·2023-02-01 10:00

深度学习（一）深度学习简介以及常用算法

他们都可能对数据进行一些操作：数据清洗数据标签归一化去噪降维不同点：传统机器学习的特征提取主要
林木森^~^·2023-02-01 02:22

金融欺诈数据分析

数据清洗因为欺诈行为和不欺诈行为的样本量极为不均，所以采用下采样的方法，对不是
Mddull·2023-01-31 19:50

python数据清洗笔记

数据分析什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。使用python做数据分析的常用库numpy基础数值算法scipy科学计算matplotlib数据可视化pandas序列高级函数numpy概述NumericalPython，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数
Master__0·2023-01-31 19:06

tensorflow2 auto mpg汽车油耗预测实践（3.5节）

tensorflow2汽车油耗预测实践tensorflow2汽车油耗预测实践1.数据集1.1AutoMPG1.2数据清洗1.3数据处理1.4标准化2.搭建神经网络3.训练4.画图与结果分析tensorflow2
泥签·2023-01-31 13:34

Python实现汽车油耗预测_基于Tensorflow2.X

目录一、开发环境二、代码实现2.1准备操作2.1.1导入所需模块2.1.2matplotlib无法正常显示中文的解决方案（若无此情况可跳过）2.2加载数据集2.3数据处理2.3.1数据清洗2.3.2数据转换
嘟粥yyds·2023-01-31 13:28

【数据挖掘】技术点总结

第一天一、了解数据分析与数据挖掘1、数据挖掘的过程1、定义目标2、获取数据3、数据探索：对数据初步的研究4、数据预处理（数据清洗–数据集成–规范化数据–数据规约即数据标准化）5、挖掘建模（分类、聚类、关联
AI study·2023-01-31 09:16

Python实现的《数据处理与可视化》实验报告（温度和出行人数的比较、骑行长度和性别年龄）

目录一、实验内容1二、数据读取1importpandasaspd1三、数据清洗2四、数据可视化2这是清洗前的数据，可以看到订阅用户占比为86.15%5五、相关性分析9importpandasaspd9六
biyezuopinvip·2023-01-31 09:06

【毕业设计】Python_学生校园消费行为

2，分析过程（1）数据清洗。根据实际项目需求对数据进行清洗，去除缺失值所在列的数据，去掉对项目无影响的数据，去掉异常时间点的数据，对数据清洗可
wouderw·2023-01-30 16:00

sql和python有什么区别_数据分析之数据查询：SQL和Python的数据查询对比

1数据查询的工具数据分析过程中，少不了数据查询和数据清洗的工作，相关的工具有Excel、SQL、Python等。对于少量数据：Excel是图形化操作的办公软件，处理少量数据不成问题。
weixin_39827905·2023-01-30 12:39

挖掘建模②—分类与预测（python实现简单线性关系 多项式拟合/回归）

环境配置配置python基础知识及数据分析工具安装及简单使用(Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas/StatsModels/Scikit-Learn/Keras/Gensim))数据探索（数据清洗
eeenkidu·2023-01-30 09:36

五、数据挖掘流程简明笔记

目录1、机器学习概述2、入门案例示例3、问题定义4、特征工程4.1数据理解4.2数据预处理4.2.1数据清洗4.2.2数据转换4.2.3特征选择4.2.3.1单变量特征选定：卡方检验(chi-squared
Norni·2023-01-30 07:39

Python实现在Excel中绘制可视化大屏的方法详解

目录数据清洗绘制图表生成可视化大屏大家新年好哇，今天小编来给大家分享如何在Excel文档当中来绘制可视化图表，并且制作一个可视化大屏，非常的容易，这里我们会用到openpyxl模块，那么首先第一步便是调用该模块来读取
·2023-01-30 00:06

爬取某小说榜单爬虫及可视化分析

爬取某小说榜单爬虫及可视化分析（仅用于学习）gitee代码链接：https://gitee.com/huang_jia_son/duoduo.git介绍GUI界面+python爬虫+数据清洗与处理+pyecharts
h1773655323·2023-01-29 17:59

机器学习中数据清洗&预处理

数据预处理是建立机器学习模型的第一步，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效第一步，导入数据进行学习的第一步，我们需要将数据导入程序以进行下一步处理加载
zhhfan·2023-01-29 17:27

kaggle 泰坦尼克事件——随机森林算法实现

泰坦尼克事件——随机森林算法实现前言实现步骤1.引入库2.加载数据集3.具体步骤4.数据清洗5.进行特征构建6.构建新的字段，基于scikit-learn中的LabelEncoder()7.特征选择（根据实际情况进行选择
Ap21ril·2023-01-29 12:09

商品推荐

/order_data.xlsx")data.head()data.dtypes#数据清洗data.isnull().any()data=data.fillna(0)data.head()data.isnull
小鱼普拉斯·2023-01-29 05:23

python实现正则化_【机器学习】正则化——理论推导以及实现方式（Python版）

出现过拟合的常见情况主要有以下2个方面：特征参数过多，而训练样本过少数据中包含异常样本，没有进行数据清洗(数据集自身特征太过明显)正则化，是专门解决过拟合的优化算法。
weixin_39833290·2023-01-28 10:16

python数据处理PDF高清电子书

点击获取提取码：jzgvimage.png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。
胡萝卜须_aee2·2023-01-27 23:30

Kaggle系列（1）——Titanic

0x02、项目过程简述0x03、数据探索与分析3.1数据的大致了解3.2查看各项数据的分布3.2.1数值统计3.2.2绘图观察3.3分析过程3.4缺失值与异常值观察3.5数据探索的总结0x03、预处理3.1数据清洗
陌简宁·2023-01-27 16:05

数据挖掘的特征介绍和处理方法介绍

一、特征工程二、数据清洗：1、数据样本抽样2、异常值（空值）处理在特征预处理的过程中，进行数据标注是非常重要的，比如我们想要预测明天下雨不下雨，那么这个时候我们得到的数据中，需要对关于我们预测的结果的数据进行标注
一曲无痕奈何·2023-01-27 14:40

第6章 pandas缺失数据（初学者需要掌握的几种基本的数据预处理方法_缺失）

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·2023-01-27 12:22

PyTorch图像分类实战（Datawhale）Task1：构建自己的图像分类数据

sid=606800项目代码：https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset本章节内容主要讲述应用于图像分类数据集的收集处理，主要包含数据收集、数据清洗
北海虽赊，扶摇可接·2023-01-27 12:22

【学习笔记】《深入浅出Pandas》第10章：Pandas数据清洗

文章目录10.1缺失值的认定10.1.1缺失值类型10.1.2缺失值判断10.1.3缺失值统计10.1.4缺失值筛选10.1.5NA标量10.1.6时间数据中的缺失值10.1.7整型数据中的缺失值10.1.8插入缺失值10.2缺失值的操作10.2.1缺失值填充10.2.2插值填充10.2.3缺失值删除10.2.4缺失值参与计算10.3数据替换10.3.1指定值替换10.3.2使用替换方式10.3.
Schanappi·2023-01-27 11:30

数据科学与python——Pandas统计分析基础（数据堆叠+数据清洗）

Pandas统计分析基础数据堆叠+数据清洗一.合并数据：获取完整的数据集。
我们不生产代码，只是代码的搬运工·2023-01-27 10:25

数据预处理-数据清洗与数据转换

《Python数据分析与数据化运营第2版》读书笔记一、数据清洗缺失值处理a.补全：统计法补全（可以用均值、中位数、指定值填充）、模型法补全、专家补全等b.真值转换：根本观点是，我们承认缺失值的存在，并且把数据缺失也作为数据分布规律的一部分
神威光·2023-01-27 09:23

EDA 数据探索分析简要方法记录 数据处理

数据探索分析简要方法记录数据处理版本：21.8.30下载地址：小程序数据库内搜索EDA方法记录已将本文档整理成PDF文档分享（无水印，可编辑）后续文档仍将继续更新一、数据探索数据探索的目的：及早发现数据的一些简单规律或特征数据清洗的目的
Rong&Chuan·2023-01-27 08:49
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