pythonexcel数据清洗

《利用Python进行数据分析》 13.1pandas与建模代码的结合

第十三章Python建模库介绍13.1pandas与建模代码的结合使用pandas用于数据载入和数据清洗，之后切换到模型库去建立模型是一个常见的模型开发工作流。
CCC考研·2023-12-17 16:51

Python数据科学视频讲解：Python集合

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家·2023-12-17 15:34

Python数据科学视频讲解：Python字符串

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家·2023-12-17 15:34

Python数据科学视频讲解：Python字典

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家·2023-12-17 15:04

Python数据科学视频讲解：Python数据清洗基础

3.1Python数据清洗基础视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解3.1节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。
数据科学作家·2023-12-17 15:28

人工智能和机器学习在测试中的应用

历史攻略：AI语音测试点AI算法评测：测试数据清洗深度学习-tensorflow2：03-AI写诗AI算法评测的基本流程和实际案例剖析Testim：这是一个AI驱动的测试平台，能够自动学习和适应应用程序的变化
玩转测试开发·2023-12-17 09:56

利用python进行数据分析 第七章 数据清洗和准备

7.1处理缺失数据在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。pandas的目标之一就是尽量轻松地处理缺失数据。例如，pandas对象的所有᧿述性统计默认都不包括缺失数据。缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美，但对于大多数用户可以保证功能正常。对于数值数据，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_d
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:26

Python-大数据分析之常用库

数据清洗：帮助清理和规
王亭_666·2023-12-17 02:16

kaggle competition code & nice kernels & thinking

公布在GitHub上：https://github.com/mr007rin/kaggleimage.png结构common：常用的代码段，包括EDA、数据清洗、特征工程、模型构建（目前仅支持分类模型）
Andy_Ren·2023-12-16 21:48

数据预处理(四)——数据标准化

主要内容：数据预处理的必要性数据清洗数据集成数据标准化数据规约数据变换与离散化利用sklearn进行数据预处理小结四、数据标准化不同特征之间往往具有不同的量纲，由此造成数值间的差异很大。
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

数据预处理(一)——数据预处理的必要性

主要内容：数据预处理的必要性数据清洗数据集成数据标准化数据规约数据变换与离散化利用sklearn进行数据预处理小结一、数据预处理的必要性1.数据的不一致各应用系统的数据缺乏统一的标准和定义，数据结构有较大的差异
shi_jiaye·2023-12-16 17:12

Python基础学习—Pandas数据分析实战剖析【文末送书-09】

Pandas数据分析1.1Pandas的主要应用包括：1.2Pandas核心数据结构1.3安装和导入Pandas二.Pandas数据分析实战：用Python进行数据分析1.数据集介绍2.数据加载与初步观察3.数据清洗
一见已难忘·2023-12-16 14:04

物流Excel报表用python处理并进行数据分析

importosimportpandasaspdinportnumpyasnpimportmatplotlib.pylotaspltplt.rcParams['font.sans_serif']='SimHei'##设置中文显示数据清洗
nnnnnnnnnds·2023-12-16 07:32

数据分析的基本步骤

数据清洗和预处理有时候我们收集的数据并不是完全有效的，或者并不能为我们的服务。这个时
_长银_·2023-12-16 07:26

Python数据科学视频讲解：Python元组

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家·2023-12-16 01:13

Python数据科学视频讲解：基本输入函数 input()函数

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理
数据科学作家·2023-12-16 01:12

Python数据科学视频讲解：Python序列的概念及通用操作

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习
数据科学作家·2023-12-16 01:12

Python数据科学视频讲解：Python列表

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
数据科学作家·2023-12-16 01:12

数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模的主要内容

1.4数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模的内容视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.4节内容。
数据科学作家·2023-12-16 01:11

Python数据科学视频讲解：数据挖掘与建模的注意事项

内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实
数据科学作家·2023-12-16 01:59

【玩转TableAgent数据智能分析】会话式数据分析，所需即所得！

它提供了一系列强大的功能，如数据导入、数据清洗、数据建模、数据查询
Mortalz7·2023-12-15 18:58

阶段四：数据分析与机器学习(掌握使用scikit-learn库进行高级机器学习)

这通常通过pandas库完成，然后对数据进行预处理，包括数据清洗，缺失值处理，异常值处理，数据标准化等。
哈嗨哈·2023-12-15 17:19

机器学习——数据清洗

1、数据清洗简介在处理数据之前，需要进行数据质量分析，了解数据的功能和作用，检查原始数据中是否存在脏数据。脏数据一般是指不符合要求以及不能直接进行相应分析的数据。
风月雅颂·2023-12-15 13:26

python的四大开发包

Pandas：提供了数据结构和数据分析工具，使得在Python中进行数据清洗、数据准备、数据分析等工作变得更加简单和高效。它提供了类似于SQL的操作和强大的数据操作功能。Matplot
自己的九又四分之三站台·2023-12-15 11:41

day14-抖音用户数据分析

文章目录1.数据概述2.数据清洗2.1缺失值2.2重复数据2.3修改列名2.4数据的对象转化3.数据分析与可视化3.1统计日播放量，日用户量，日作者量和日作品量3.2绘图3.3分析top50作者对平台的影响
惟长堤一痕·2023-12-15 10:18

day13 黑色星期五案例

文章目录1.分析方向1.1销售画像2.原始数据2.1数据信息2.2数据清洗3.数据分析3.1销售情况4.用户画像分析4.1性别对消
惟长堤一痕·2023-12-15 10:17

数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模的应用场景

1.5数据清洗、特征工程和数据可视化、挖掘建模的应用场景视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.5节内容。
数据科学作家·2023-12-14 18:50

Python数据科学视频讲解：数据清洗、特征工程和数据可视化的注意事项

1.6数据清洗、特征工程和数据可视化的注意事项视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.6节内容。
数据科学作家·2023-12-14 13:59

【机器学习】041_模型开发迭代过程

一、模型开发的一般步骤1.明确研究问题确定问题的组成和结果，明晰问题是分类问题还是回归问题2.决定系统总体架构①理解数据：采集（爬取）数据，生成（导入）数据，进行数据清洗操作，包括数据预处理：缺失值处理
Cyan.__·2023-12-14 13:44

【基于Flask、MySQL和Echarts的热门游戏数据可视化平台设计与实现】

基于Flask、MySQL和Echarts的热门游戏数据可视化平台设计与实现前言数据获取与清洗数据集数据获取数据清洗数据分析与可视化数据分析功能可视化功能创新点结语前言随着游戏产业的蓬勃发展，了解游戏销售数据对于游戏从业者和游戏爱好者都至关重要
爱欲无极·2023-12-14 13:33

ChatGPT 技术架构设计与实践

ChatGPT在预训练之前需要做大量的数据工程工作，比如：数据抓取、数据清洗、数据样本构建、词表构建算法选择、词表大小构建等关
musicml·2023-12-14 12:30

Python爬虫爬取高清壁纸

该爬虫比较简单，很容易上手，通过接口的方式去获取图片链接地址，其中有正则的运用，不会正则的小伙伴可以去学习一下正则，因为这是爬虫领域很重要的东西，在数据清洗中占领着重要位置，好了，不多说，直接展示代码importrequests
二九筒·2023-12-07 00:19

python爬虫-GUI界面音乐下载器

scrolledtext,messageboxfromtkinterimport*importrequests,json爬虫部分：这儿也是最难的，因为要找到真实链接地址，需要在很多的接口中去找，然后通过数据清洗找到需要的
二九筒·2023-12-07 00:19

Python爬虫处理\xa0、\u3000、\u2002、\u2003等空格

等空格导读空格类型普通半角空格普通全角空格(\u3000）html实体不间断空格(\xa0）html实体半角空格(\u2002）html实体全角空格(\u2003）统一处理方式导读在爬取网页时，对网页数据清洗时常会遇到空格
liqiang94·2023-12-06 21:33

什么是数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模？

1.1什么是数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模？视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.1节内容。
数据科学作家·2023-12-06 14:34

为何开展数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模？

1.2为何开展数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.2节内容。
数据科学作家·2023-12-06 14:30

pytorch如何生成小批量数据并传入神经网络？

第一部分：Excel表格数据的预处理1.1加载Excel数据1.2数据清洗1.2.1删除无用数据1.2.2填充缺失值1.2.3数据类型转换1.3将数据转换为张量1.4创建数据集和数据加载器1.4.1创建数据集
高山莫衣·2023-12-06 07:16

软著项目推荐 深度学习的智能中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分
iuerfee·2023-12-06 06:49

深度探索大数据分析：挖掘价值与洞察力

大数据对业务和决策的影响1.3大数据分析的基本原则2.大数据技术与工具2.1分布式计算框架2.2数据存储与管理2.3大数据处理与分析工具3.数据采集与清洗3.1数据源的多样性3.2数据采集工具与技术3.3数据清洗与预处理的重要性
theskylife·2023-12-05 17:39

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
spcof·2023-12-05 05:34

数据清洗很神秘？其实你每天都在重复做，学会这十招帮你摆脱重复

数据清洗听起来很神秘，其实每一个职场人在用Excel的时候几乎都会重复的在做。在数据真正能为我们所用之前，对数据删除空行空列、清除空格打印字符、分列、替换等都是数据清洗过程。
JaryYuan·2023-12-05 00:59

pandas入门（7）——数据清洗

pandas入门（7）——数据清洗在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。
Annaaphq·2023-12-04 23:39

Python、Stata、SPSS怎么学？推荐一波学习资料

清华大学出版社出版的《Python机器学习原理与算法实现》，以及张甜、杨维忠所编著的，清华大学出版社出版的《Python数据科学应用从入门到精通》，适用于Python基础教学、数据分析、数据挖掘与建模、数据可视化、数据清洗等教学
数据科学作家·2023-12-04 15:56

基于XGBoost的中国GDP分析与预测（上）

.11.1研究背景...11.2研究意义...11.3课程设计的主要内容...2第2章国内生产总值数据预处理...32.1数据集概述...32.1.1数据来源...32.1.2数据指标含义...32.2数据清洗
葳蕤Vantal·2023-12-04 07:45

python_习题四

CSV格式数据清洗类型：Python文件‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬附件是一个
薛定谔的猫耳娘·2023-12-04 02:20

加载Josn文件出错，json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 1 column 17 (char 16)

前言背景：我在爬虫爬取数据之后将其保存为json格式数据，而后进行数据清洗，不过在做数据清洗加载数据时，遇到了如图的问题。
George_RED·2023-12-04 01:54

使用 Kettle 完成数据 ETL

文章目录使用Kettle完成数据ETL数据清洗数据处理使用Kettle完成数据ETL现在我们有一份网站的日志数据集，准备使用Kettle进行数据ETL。
撕得失败的标签·2023-12-03 23:33

【python】当当书籍数据抓取分析与可视化（代码+报告）【独一无二】

当当书籍数据抓取分析与可视化（代码+报告）目录当当书籍数据抓取分析与可视化（代码+报告）1.数据抓取2.数据收集3.数据存储3.1excel存储3.2数据库存储4.数据清洗5.数据可视化5.1
米码收割机·2023-12-03 16:51

常用数据预处理方法 python

常用数据预处理方法数据清洗缺失值处理示例删除缺失值插值法填充缺失值异常值处理示例删除异常值替换异常值数据类型转换示例数据类型转换在数据清洗过程中非常常见重复值处理示例处理重复值是数据清洗的重要步骤数据转换示例数据集成示例数据集成是将多个数据源合并为一个数据集的过程
trust Tomorrow·2023-12-03 10:54

从四个典型场景看如何将数据集成“用到实处”

一般要考虑几个关键方面，比如业务数据目标需求、数据清洗预处理、合适的数据集成工具技术、数据安全等。下面结合ETLCloud在几个常见的业务场景实操演
ETLCloud数据集成社区·2023-12-03 01:21
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