pythonexcel数据清洗第46页

pandas数据清洗(缺失值和重复值的处理)

目录前言缺失值处理缺失值的判断缺失值统计缺失值筛选缺失值类型插入缺失值缺失值填充插值填充interpolate()的具体参数缺失值删除缺失值删除dropna重复值处理重复值查找删除重复值drop删除数据数据替换replace字符替换缺失值替换数字替换数据裁剪df.clip()前言pandas对大数据有很多便捷的清洗用法，尤其针对缺失值和重复值。缺失值就不用说了，会影响计算，重复值有时候可能并未带来

·2022-08-11 17:57

【数据分析】数据运营的分析模型

一、数据如何驱动增长1.建立完善的报表体系2.及时有效的日常监控3.深入业务的专题分析（重点）a.分析目标：明确分析目标是最重要的初始步骤b.数据获取：基于分析目标拿到对应的原始数据c.数据清洗：对原始数据进行异常值

MichalLiu·2022-08-11 14:08

亲测有效|处理风控数据特征缺失的一种方法

在机器学习模型的开发过程中，缺失值的分析与处理往往是数据预处理的一个关键步骤，尤其是针对那些无法自动处理缺失值的模型算法（例如线性回归、逻辑回归等），缺失值处理是一项必要的数据清洗环节。

番茄风控·2022-08-11 07:29

Pandas数据分析17——pandas数据清洗(缺失值、重复值处理)

参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas对大数据有很多便捷的清洗用法，尤其针对缺失值和重复值。缺失值就不用说了，会影响计算，重复值有时候可能并未带来新的信息反而增加了计算量，所以有时候要进行处理。针对一些文本数据可能不合要求的还要进行替换什么的。首先导入包importnumpyasnpimportpandasaspd缺失值处理'''一般使用特殊类型NaN代

阡之尘埃·2022-08-09 11:20

Python数据处理工具——Pandas

目录一、序列与数据框的构造1、构造序列2、构造数据框二、外部数据的读取1、文本文件的读取2、电子表格的读取pd.read_excel参数介绍：三、数据类型转换及描述统计四、字符与日期数据的处理五、常用的数据清洗方法

猿童学·2022-08-09 11:44

numpy中nan_to_num的具体使用

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np.nan值替换为指定的值本文主要介绍利用

·2022-08-09 11:15

Python实现数据清洗的示例详解

目录前言去掉信息不全的用户描述答案修补缺失的用户数据描述答案解决牛客网用户重复的数据描述答案统一最后刷题日期的格式描述答案将用户的json文件转换为表格形式描述答案前言Python实际针对数据分析的学习是库，用库来解决一系列的数据分析问题去掉信息不全的用户描述现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：Nowcoder_ID：用户I

·2022-08-09 09:41

bert文本情感分类、有数据代码、直接运行

目录导入库：读取数据：数据清洗：数据分析：词频统计饼图数据分析：词频统计柱状图数据分析：词频统计词云数据划分训练集和测试集定义读取数据的函数加载bert定义模型定义训练参数epoch优化器学习率等训练模型加载预测

数学是算法的灵魂·2022-08-09 07:30

PyTorch构建神经网络预测气温（数据集对比，CPU与GPU对比）

天学习挑战赛目录项目数据及源码数据集1（含friend数据项）数据预处理绘制数据图网络模型结构图①手动构建网络模型（CPU训练）②简洁构建网络模型（CPU训练）matplotlib结果可视化运行注意数据集2（不含friend数据项）数据清洗绘制数据图构建网络模型

csp_·2022-08-02 10:13

真香用这七大Python效率工具

\1、Pandas-用于数据分析Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

·2022-08-01 11:32

6 爬虫技术基础3—正则表达式

正则表达式基础4—自动考虑换行的修饰符re.S正则表达式基础5—数据清洗正则表达式基础1—findall()函数findall()函数的功能是在原始文本中寻找所有符合匹配规则的文本内容使用规则：re.findall

啥都鼓捣的小yao·2022-08-01 08:03

BI报表与数据开发

先贴个不好看的图让内容好看一点，也顺便说一下数据处理的流程：收集数据，数据清洗与数据加工，数据展示报表制作一般就是前面的开发兄弟们完成然后把数据交到报表的兄弟们，然后在根据领导要求制作报表。

码码小菜鸟·2022-07-30 17:00

全网最全Python操作Excel教程，建议收藏！

0PythonExcel库对比我们先来看一下py

湾区人工智能·2022-07-30 15:10

全网最全 Python 操作 Excel 教程，建议收藏！

【欢迎关注微信公众号：厦门微思网络】微思网络（官网）：https://www.xmws.cn/0PythonExcel库对比我们先来看一下python中能操作Excel的库对比（一共九个库）：1Pythonxlrd

微思xmws·2022-07-30 15:10

Python机器学习库scikit-learn入门开发示例

目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例数据采集和标记特征选择模型训练模型测试模型保存与加载1.数据采集和标记先采集数据，再对数据进行标记

·2022-07-28 12:14

数据挖掘之数据预处理

提高数据质量主要任务数据清理填写缺失值平滑噪声数据识别或删除离群解决不一致问题数据集成整合多个数据库多维数据集或文件数据缩减降维降数据（Numerosityreduction）数据压缩数据转换和数据离散化规范化离散化数据清洗处理缺失值忽略元组

Caaaaaan·2022-07-27 19:43

python核心用法数据清洗（上）

1、python核心用法数据清洗（上）文章目录1、python核心用法数据清洗（上）概述实验环境任务一：环境安装与配置【实验目标】【实验步骤】任务二：Pandas数据分析实战【任务目标】【任务步骤】概述

纯欲天花板_·2022-07-26 09:56

电商RPA，大促轻松上阵的法宝

然而传统人工收集商品销量、排名等数据需要大量重复性劳动，耗时耗力；运用Python爬取数据也面临着采集不稳定、无法精准定位数据、数据清洗整理难的问题

·2022-07-25 13:27

python短期电力预测——基于LSTM神经网络

不考虑其他影响因素（本文只是博主自己为了应付本次泰迪杯所自己去学习而所写的，也只供自己学习和便于查看，有所错误还望斧正），本次所用的数据来自泰迪杯官网所公布的部分数据，大概长这样整个的步骤流程如下：1.数据清洗缺

中意灬·2022-07-25 09:11

一日一技：了解Python数据分析的整体流程

数据分析的流程1、目标确定2、数据获取3、数据清洗4、数据整理5、描述分析6、洞察结论7、撰写报告目标确定我们需要探究数据分析的目的是什么？是为了解决什么问题？达到什么目标？

哩哩学编程·2022-07-23 15:33

如何提升数据质量

一、前言数据质量保障的关键的步骤是数据质量规则、数据质量指标，数据探查，数据保障机制和数据清洗，不管是在做数据质量或者打算做数据质量工作的朋友都可以详细研究下，应该会有帮助。

000X000·2022-07-20 20:14

数据分析案例：对拉勾网数据分析岗位进行分析

关于主要城市数据分析岗位招聘信息的分析前言分析思路数据获取数据清洗加工删除无效数据数据加工数据分析公司分析位置分布融资情况行业分布岗位分析学历要求工作经验职业诱惑岗位要求薪资分析薪资与城市城市、经验与薪资城市

专业小白30年·2022-07-20 11:04

python多进程及通信实现异步任务的方法

Process重写run方法b、使用Process和target方法c、直接使用Process类2、多进程的通信a、Queueb、Pipe二、python多进程实战1、使用进程池快速抽取数据2、多进程及通信完成数据清洗和保存

·2022-07-20 10:29

【Python】| PyGUI

Tkinter写了个GUI界面，然后打包成一个可移植的exe文件该exe目前就实现两个小功能一键数据爬取一键数据分析实现：利用任务计划程序每天调用爬虫,将数据爬取存到Sqlserver中,利用SSIS实现ETL数据清洗

小管呀·2022-07-19 15:36

GPT2中文文本生成对话应用尝试

目录1、数据清洗2、模型训练3、模型推理4、效果展示文本对话是一个很复杂的任务，难度比较大。按照对话文本产生的方式可以分为检索式和生成式；按照技术实现的方式可以分为端到端和pipeline的方式。

colourmind·2022-07-19 13:42

python多进程及通信实现异步任务需求

Process重写run方法b、使用Process和target方法c、直接使用Process类2、多进程的通信a、Queueb、Pipe二、python多进程实战1、使用进程池快速抽取数据2、多进程及通信完成数据清洗和保存

colourmind·2022-07-19 13:11

电影评论 R文本挖掘-情感分析

数据集说明：本次情感分析使用电影评论数据1500条，包含好评、中评、差评各500条；【1】数据读取；【2】数据清洗；【3】评论分词；【4】数据整理（方便情感打分）；【5】词典读取；【6】定位情感词；【7

Mrrunsen·2022-07-18 11:13

数据挖掘比赛笔记总结

数据挖掘流程记录数据清洗数据清洗之异常值处理的常用方法异常值的处理异常值处理箱型图特征选择特征选择方法最全总结数据挖掘之特征选择_dragon的专栏-CSDN博客_数据挖掘特征选择比赛实战项目推荐1.天池二手车交易价格预测

GoAI·2022-07-18 07:57

[Kaggle比赛] 高频股价预测小结

高频股价预测文章目录高频股价预测问题描述问题分析数据分析数据集数据清洗解决方案数据预处理归一化PricesVolume时间信息对于预测值的处理噪声模型探索基于LSTM的RNN模型递归神经网络(RNN)长短期记忆

karmayh·2022-07-18 07:22

股指期货高频数据机器学习预测（Python）

代码详见：股指期货高频数据机器学习预测主要学习本文对特征的提取和数据预处理操作文章目录问题描述问题分析数据分析数据集数据清洗数据预处理归一化PricesVolume时间信息对于预测值的处理噪声模型探索基于

稚嫩的劢劢·2022-07-18 07:16

机器学习强基计划0-1：教程导读

举例而言：强化学习结合蚁群算法增强路径规划寻优性；决策树与整数规划算法结合增强任务调度可解释性；聚类与降维应用于数据清洗，提高数据质量；…在机器学习这门课程的学习过程中，不难体会到这是一门“推公式”、“

Mr.Winter`·2022-07-14 07:40

python数据挖掘与分析

2、数据挖掘建模的流程目标定义：任务理解、指标确定数据采集：建模抽样、质量把控、实时采集数据整理：数据探索、数据清洗、数据变化表构建模型：算法选择、模型搭建、模型验证模型评价：模型评价指标选择、模型优化模型发布

zzb103749·2022-07-13 07:45

python 使用Pandas进行数据清洗

文章目录数据缺失缺失值检测isnull()丢弃缺失值dropna()缺失值填充fillna()数据重复去重复值drop_duplicates()数据不一致值替换replace异常值处理数据清洗：对采集的数据进行重新审查和校验的过程

锵锵锵锵~蒋·2022-07-13 07:39

2022年首届“钉钉杯”大学生大数据挑战赛

资料流程主要是，数据清洗，数据可视化，特征工程，算法，模型评价。如果有其他详细需求，一天之内可以解决。需要私聊即可。

专注数据挖掘·2022-07-13 07:40

python数据分析之numpy与pandas入门

目录简介一、numpy常用数据结构1、数组和矩阵2、访问方法二、numpy矩阵运算(加减乘逆)1、加减2、乘法（普通乘，矩阵乘，点乘）3、逆和伪逆4、转置和计算行列式三、numpy常用数据清洗方法1、sort

英雄各有见·2022-07-11 07:08

基于双语数据集搭建seq2seq模型

‍作者：raelum️博客主页：https://raelum.blog.csdn.net如果这篇文章有帮助到你，可以关注❤️+点赞+收藏⭐+留言，这将是我创作的最大动力目录一、前言二、数据预处理2.1数据清洗

aelum·2022-07-10 07:16

大数据技术期末复习重点，不挂科看这里~

二、数据采集与预处理1.Kafka数据采集2.数据预处理原理3.数据预处理方法4.数据清洗有哪些方法？5.数据集成要考虑的问题有哪些？6.数据变换主要涉及哪些内容？三.数据挖掘1.数据挖掘的概念2.数

转行卖煎饼·2022-07-07 12:45

Spark数据分析及处理

文章目录用例1：数据清洗用例2：用户留存分析用例3：活跃用户分析用例4：活跃用户地域信息分析用例5：用户浏览深度分析本项目用到的文件获取如下,提取码:6xdx点我获取文件注意:本文都是在spark-shell

sun_0128·2022-07-05 19:10

【Spark】（十三）Spark数据分析及处理

用例一：数据清洗基本步骤：1、读入日志文件并转化为RDD[Row]类型按照Tab切割数据过滤掉字段数量少于8个的2、对数据进行清洗按照第一列和第二列对数据进行去重过滤掉状态码非200过滤掉event_time

屡傻不改·2022-07-05 19:38

【Spark】SparkSQL练习--出租车数据清洗

SparkSQL练习--出租车数据清洗数据分析数据读取准备工作读取文件数据清洗数据类型转换解决报错问题剪除异常数据完整代码显示数据分析数据集结构其中有几点需要注意hack_license是出租车执照,可以唯一标识一辆出租车

飝鱻.·2022-07-05 19:36

基于Spark的数据清洗与转换

基于Spark的数据清洗与转换一、实验目的二、实验内容三、实验原理四、实验环境五、实验步骤5.1启动HDFS集群、Spark集群和Zeppelin服务器5.2准备实验数据5.3数据整合5.4数据清洗5.5

不懂开发的程序猿·2022-07-05 19:34

数据挖掘：比赛的流程干货分享

比赛基本流程做一个数据挖掘比赛，主要包含了数据分析，数据清洗，特征工程，模型训练和验证等四个大的模块。

凌贤文·2022-07-05 07:11

【爬虫|数据分析|Hadoop】利用scrapy框架爬取小说信息并进行数据分析

文章目录爬虫部分1.创建项目2.修改配置文件3.编写items.py4.编写爬虫脚本5.编写pipeline.py6.运行项目数据分析部分1.导包2.数据预处理2.1读取文件2.2查看前5行3.数据清洗

别来BUG求求了·2022-07-02 07:15

端到端的机器学习项目

端到端的机器学习项目一、关于RMSE和MAE的理解二、快速查看数据结构三、创建测试集四、地理数据可视化可视化参数查找关联五、数据清洗pandas的dropna()函数pandas的drop函数Imputerfit

「已注销」·2022-07-01 07:10

Python Pandas数据处理高频操作详解

重命名列增加列缺失值处理独热编码替换值删除列数据筛选差值计算数据修改时间格式转换设置索引列折线图散点图柱状图热力图66个最常用的pandas数据分析函数从各种不同的来源和格式导入数据导出数据创建测试对象查看、检查数据数据选取数据清理筛选，排序和分组依据数据合并数据统计16个函数，用于数据清洗

·2022-06-30 17:59

基于LSTM的IMDB电影评论情感分析

基于LSTM的IMDB电影评论情感分析步骤加载数据(50KIMDBMovieReview)数据清洗编码“情感”数据集划分（训练集和测试集）对评论进行分词和截断/补零操作构建神经网络模型训练模型并测试导入相关工具箱

qq_48566899·2022-06-30 07:23

时间序列预测——GRU

整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立GRU模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。

行者无疆_ty·2022-06-30 07:10

DL之GRU：基于2022年6月最新上证指数数据集结合Pytorch框架利用GRU算法预测最新股票上证指数实现回归预测

一个处女座的程序猿·2022-06-30 07:49

Pandas缺失值处理超强讲解

缺失值处理常用于数据分析数据清洗阶段；Pandas中将如下类型定义为缺失值：NaN:‘’,‘#N/A’,‘#N/AN/A’,‘#NA’,‘-1.#IND’,‘-1.

·2022-06-29 11:56

机器学习实战——泰坦尼克号

该项目从数据获取->数据清洗->特征处理->构建模型->模型评估5个步骤进行分析。

G_瑞琴·2022-06-28 20:45

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