pythonexcel数据清洗

数据服务：解锁数据价值的关键

数据服务是指为用户提供数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等一系列与数据相关的服务。
正儿八经的数字经·2024-01-16 14:57

Pandas实战小练习，北京天气数据的数据清洗处理【文末有数据地址】

0.问题对于如下的Excel文件：怎样做如下两个处理：将日期列的“2023-01-07星期六”，拆分成“2023-01-07”和“星期六”两列；将最高温、最低温的两列的温度转换成数字类型，就是把数字中的小圆圈去掉；结果形式为：1.读取excel数据import pandas as pddf = pd.read_excel(  "./datas/beijing_tianqi/北京10年天气数据.xl
严小样儿·2024-01-16 05:31

Python天气数据处理、数据清洗

文章目录前言一、获取原始数据二、数据处理1.代码2.处理结果总结前言在工作的时候，需要做一个天气情况的报表，一开始没学习爬虫的时候，需要手动到天气网站上去截取天气数据做到表格里，复制粘贴下来的数据需要做一些处理，考虑用Python简化这些步骤。一、获取原始数据从全国城市天气预报_城市天气预报查询_国内天气预报查询_天气网中进入需要查询的城市，选择40天天气，选中需要的内容复制粘贴到EXCEL表里，
库库小弟·2024-01-16 05:30

林子雨大数据技术原理与运用期末复习

(5.0分）大数据预处理方法包括___数据清洗___、___数据集成_____、___数据变
weixin_48332297·2024-01-16 05:54

个人如何利用Python爬虫技术赚Q

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。
IT猫仔·2024-01-15 20:45

在JMP中拆分数据集有烦恼？这些实用妙招试试看！

今天就带大家一起学习数据清洗的一
JMP数据分析·2024-01-15 19:57

豆瓣电影top250信息爬取——xpath解析(适合初学者)

翻页功能实现5.利用requests获取html6.利用xpath进行解析获取top250电影名称name_list与详情页链接url_list7.将数据导出为csv文件三、完整代码展示四、Excel数据清洗整理一
卿卿553·2024-01-15 14:24

天津大数据分析培训班 常见的大数据培训课程

常见大数据培训课程数据管理与处理：学习大数据管理和处理的方法和工具，包括数据采集、数据清洗、数据集成和数据转换等。大数据存储与计算平台：掌握大数据存
qq_38453958·2024-01-15 13:46

几种Python 数据读写方式，面向Txt、csv文档及MongoDB、MySQL等数据库

Hello，大家好在日常与Python打交道过程中，不可避免会涉及到数据读写业务，例如做爬虫时，需要将爬取的数据首先存储到本地然后再做下一步处理；做数据可视化分析时，需要将数据从硬盘中读入内存上，再进行后续的数据清洗
滚滚_d10d·2024-01-15 13:07

基于机器学习的高考志愿高校及专业分析系统

通过精细的数据清洗过程，这些数据被存储于文件系统中，以便进行后续的分析和应用。本项目的主要目标是为高考生提供一个便捷的信息查询平台，帮助他们根据自己的高考分数选择最适合的高校和专业进行报考。
八块腹肌的小胖·2024-01-15 08:24

第7章 数据清洗和准备

7.1处理缺失数据pandas使用浮点值NaN（NotaNumber）表示缺失数据。我们称其为哨兵值，可以方便的检测出来：In[10]:string_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado'])In[11]:string_dataOut[11]:0aardvark1artichoke2NaN3avocadodtype:objec
ghostdogss·2024-01-15 00:53

面向工业的复合自动机器学习

这包括数据清洗、数据预处理、数据增强等一系列操作，以便为后续的特征工程和模型训练提供高质量的数据源。二、特征工程特征工程是机器学习中的关键环节，对于模型的性能具有决定性的影响。
道亦无名·2024-01-14 22:30

使用pandas按照商品和下单人统计下单数据

给到的表格数据如下：考虑用pandas实现，pandas提供了大量的数据处理函数，可以进行各种复杂的数据处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
攻城狮的梦·2024-01-14 15:50

特征工程-特征清洗

数据清洗是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，并提供数据一致性一.格式内容清洗原因数据通常由人工收集或用户填写而来，很有可能存在格式和内容上的一些问题。
alstonlou·2024-01-14 11:19

工业机器人学习规划

数据预处理：在进行学习之前，需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据标准化等。这些预处
ISDF-工软未来·2024-01-14 07:51

Python有哪些经典的常用库？

这里将其总结如下，比如在数据清洗时使用到numpy和pandas包，数据可视化时使用matplotlib库，matplotlib库上手容易，更高级的学习seaborn库，seaborn库是改良matplotlib
大话数据分析·2024-01-13 21:24

Python综合数据分析_RFM用户分组模型

文章目录1.导入数据2.月度订单数据可视化3.数据清洗4.特征工程5.构建User用户表6.求R值7.求F值8.求M值9.显示R、F、M值的分布情况10.显示手肘图辅助确定K值11.创建和训练模型12.
you_are_my_sunshine*·2024-01-13 13:32

机器学习_实战框架

文章目录介绍机器学习的实战框架1.定义问题2.收集数据和预处理(1).收集数据(2).数据可视化(3).数据清洗(4).特征工程(5).构建特征集和标签集(6).拆分训练集、验证集和测试集。
you_are_my_sunshine*·2024-01-13 07:44

测开面经-1

3.项目中的数据清洗怎么清洗的？4.http请求有哪些？get和post分别是什么？谁更安全？5.http和https的区别，它俩的端口号分别是什么？6.ssl是什么？
哭泣的风·2024-01-13 03:36

python基础—正则表达式即re模块！

正则表达式（regularexpression），就是字符匹配模式，而这个匹配规则在我们写爬虫进行数据提取，或者进行数据可视化进行数据清洗时经常用到，多样化的匹配规则在复杂的字符的情况提取数据时助我们一臂之力
小张Python·2024-01-12 21:54

python数据分析0基础--学习掌握---附链接

数据分析通常包括数据清洗、数据整合、数据建模、数据可视化等步骤，旨在从大量数据中提取出可操作的信息，用于帮助企业或组织做出更明智的战略决策。数据分析在许多领域中
猿戴科·2024-01-12 09:47

【技术选型】Doris vs starRocks

目标诉求并发性不能太低——相比于clickhouse不到100的QPS支持大表关联——降低数据清洗的压力，因为oneId有可能实时变化集群化——需要有一定扩展能力，以针对不同量级客户可维护——C++底层代码背景说明
偏振万花筒·2024-01-12 08:41

通过大量生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域中案例，解锁大模型在科研、办公中的高级应用，可以一起探索如何优雅地使用大模型？

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
梦想的初衷~·2024-01-12 08:02

面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
梦想的初衷~·2024-01-12 08:02

基于 Python 的数据分析与可视化

比如：可以使用Python读取Excel、CSV等格式的数据文件，进行数据清洗、转换、计算等操作，进行自动化数据处理。
百事没事阿·2024-01-12 06:06

Python数据分析入门到进阶：数据清洗（含详细代码）

在上一篇文章中，介绍了如何使用python导入数据，导入数据后的第二步往往就是数据清洗，下面我们来看看如何使用pandas进行数据清洗工作导入相关库importpandasaspddataframe=pd.read_csv
Python_魔力猿·2024-01-11 23:34

使用Python进行数据清洗，以及一些常见的数据清洗技巧和最佳实践

第一部分：数据清洗的重要性和基础知识为什么需要数据清洗？数据清洗是数据预处理的关键步骤之一。在进行数据分析、机器学习或其他数据驱动任务之前，必须确保数据是干净的。
m0_57781768·2024-01-11 23:31

【学习笔记】Python进行数据清洗

写在前面的话最近看了一个up主讲基本数据清洗操作，觉得非常好，链接如下：【Python数据清洗】用Python给数据洗澡澡~|数据分析|数据清洗|数据预处理|_哔哩哔哩_bilibili评论区也有原数据集和相关代码的链接
砂锅咸鱼·2024-01-11 23:00

数据分析框架：实现99%准确率

目录：一、引言：数据科学家如何打败赔率二、数据科学框架综述三、步骤1：明确问题、步骤2：准备数据四、步骤3：数据清洗五、数据清理的4C：纠正，完成，创建和转换六、步骤4：进行
weixin_30882895·2024-01-11 17:01

安卓简单的应用——天气预报

简单的事件逻辑：从网上拿去天气数据，展示然后做了一个数据清洗，然后还保存了一下最后的状态，以至于最后的时候可以打开所见即所得。至于背景啥的，拿到源码以后自己改。
忆林520·2024-01-11 11:10

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

一、数据挖掘流程1.数据读取-读取数据-统计指标-数据规模2.数据探索（特征理解）-单特征的分析，诸个变量分析对结果y的影响（x,y的相关性）-多变量分析（x,y之间的相关性）-统计绘图3.数据清洗和预处理
bb8886·2024-01-11 09:43

Spark SQL基础

一.Pandas简介1、基本介绍Pandas是Python的一个第三方包，也是商业和工程领域最流行的结构化数据工具集，用于数据清洗、处理以及分析Pandas和SparkSQL中很多功能都类似，甚至使用方法都是相同的
MSJ3917·2024-01-11 07:29

Python金融风控模型案例实战大全

包括风控建模全流程知识介绍，信用评分卡，信用评分卡知识包含个人信用评分卡和企业信用评分卡知识；集成树算法xgboost，lightgbm，catboost，神经网络算法，多个异常值检测算法，多个变量筛选算法，数据清洗全流程等
python机器学习建模·2024-01-11 04:56

机器学习 -- 余弦相似度

（随便找的）：我的需求是拿到所有回答的链接，再或者我在找房子网上，爬到所有的房产信息，我们并不想做过多的处理，我只要告诉程序，请帮我爬一个类似xxx相似度为0.5的就可以了，然后我自会写一小段代码去给数据清洗
北堂飘霜·2024-01-10 20:19

AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境应用

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
思考的小猴子·2024-01-10 19:44

GPT大模型在生物、地球、农业、气象、生态、环境科学可以应用？

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
思考的小猴子·2024-01-10 19:12

Python数据分析：入门到实践

目录一、引言二、Python数据分析基础Python环境配置数据类型与处理数据导入与导出三、Python数据分析进阶数据清洗与预处理数据探索与可视化案例一：社交媒体用户行为分析案例二：电商销售数据分析案例三
Tech行者·2024-01-10 17:32

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

基本建模流程：1）读取数据；2）特征理解；3）数据清洗、预处理；4）建立模型；5）模型评估。
Avasla·2024-01-10 10:53

2024 1.9 Spark_SQL , 数据清洗API , 写出操作

目录一.DataFrame详解1.数据清洗API1.去重:2.去除空:3.填充替换:2.SparkSQL的shuffle分区设置3.SparkSQL数据写出操作3.1写出到文件系统3.2写出到数据库一.
白白的wj·2024-01-10 08:53

2024.1.9 Spark SQL day06 homework

目录一.SparkSQL中数据清洗的API有哪些，各自作用是什么？二.设置SparkSQL的shuffle分区数的方式有哪几种三.数据写出到数据库需要注意什么?
白白的wj·2024-01-10 08:53

AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的高级应用

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
Mr.靳靳477302280·2024-01-10 08:04

AI大语言模型会带来了新一波人工智能浪潮？

ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗
梦想的初衷~·2024-01-10 08:31

Python数据类型转换

数据类型的不一致可能导致分析错误，因此在数据清洗中通常需要对数据类型进行转换。
你好，明天，，·2024-01-10 06:00

使用Pipeline和ColumnTransformer提升机器学习代码质量

机器学习项目中最冗长的步骤通常是数据清洗和预处理，Scikit-learn库中的Pipeline和andColumnTransformer通过一次封装替代逐步运行transformation步骤，从而减少冗余代码量
子诚之·2024-01-10 00:07

Python数据分析主要步骤及常用库介绍

实施过程数据分析遵循如下主要过程数据采集数据挖掘数据可视化1.数据采集数据采集可以基于公司积累的数据，也可以基于公开数据通常会采⽤两者结合⽅式，让数据类别更丰富见机器学习的之数据学习算法2.数据挖掘数据（业务逻辑）理解数据准备建⽴模型数据清洗数据存储模型评估见
carmen_山海·2024-01-09 21:41

百度旋转验证码识别研究

2.2图像矫正接下来对采集的数据进行人工校正2.3数据清洗（1）对数据进行进行旋转，达到增加数据量的目的。（2）对数据进行灰度化处理，将三维图片降为二维。（
Dxy1239310216·2024-01-09 19:54

python匹配问题

脏数据匹配一般数据建模步骤中，数据清洗耗时占比80%以上，因为现实中接触到的数据相当脏，无法直接简单的用pandas的merge函数解决。
会python的小孩·2024-01-09 18:37

【AI】AI和点云（2/2）

数据预处理包括数据清洗、坐标转换、数据分块等操作，目的是去除噪声、统一坐标系、减小
giszz·2024-01-09 17:49

工程监测中振弦采集仪的数据处理方法研究

以下是一种常见的数据处理方法：1.数据清洗:首先对采集到的原始数据进行清洗，包括去除噪声、异常值和无效数据，以提高数据质量。
河北稳控科技·2024-01-09 14:34

数据清洗 - 特殊符号

文章目录QQ起昵称专用特效字符箭头符号贴图字符大全图形符号本着洗文本的目的，去搜了几个想到的符号，搜到了所有的特殊符号，不得不说，这个家族很大。这里我选择了写我认为常见的，使用re将特殊符号替换为空，代码：defclear_special_char(sent):pat='[★☆◆◇▲△▼▽▶●○〇□■☉⊙◎︻︼︽︾〒↑↓¤▓◣◥◢◤↑↓→←↘↙⌒∮※ㄨ╬▂▃▄▅▆▇█]+'returnre.sub
小田_·2024-01-09 09:15
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