在Flink去重第一弹:MapState去重中介绍了使用编码方式完成去重，但是这种方式开发周期比较长，我们可能需要针对不同的业务逻辑实现不同的编码，对于业务开发来说也需要熟悉Flink编码，也会增加相应的成本，我们更多希望能够以sql的方式提供给业务开发完成自己的去重逻辑。本篇介绍如何使用sql方式完成去重。为了与离线分析保持一致的分析语义，Flink SQL 中提供了distinct去重方式，使
# MySQL进行数据清洗
## 介绍
在数据分析和数据挖掘过程中，数据清洗是一个非常重要的步骤。数据清洗可以帮助我们处理无效、重复、不一致或缺失的数据，以获得干净、准确和一致的数据集。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，可以用来进行数据清洗和预处理。本文将介绍使用MySQL进行数据清洗的方法和示例代码。
## 数据清洗的常见任务
在进行数据清洗之前，我们需要先了解一些常见的数据清
原创
2023-07-20 11:00:13
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我们在做数据分析，清洗的过程中，很多时候会面对各种各样的数据源，要针对不同的数据源进行清洗，入库的工作。当然python这个语言，我比较喜欢，开发效率高，基本上怎么写都能运行，而且安装配置简单，基本上有网的环境pip install全部都搞定，没网的话，把whl包copy过来一行命令也就解决了本篇博客就针对，在windows平台下使用python3（python2社区将要停止支持，使用3是大势所趋
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2023-08-23 10:02:46
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背景：mysql数据库中有个日志表记录高达800多万，影响了mysql的正常业务访问，现需要清理三个月之前的所有数据，大概600多万（大概13G）方法一：传统delete from xxx，传统，普通，效率底下，高数据清理容易搞垮数据库。 方法二：truncate，这个操作会把表中所有的数据给清除掉。（如果是要清空数据的话这个效率最高）。 方法三：间接法。步骤如下：1.创建t_
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2023-06-15 17:17:17
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文章目录1.缺失值2.异常值3.数据集成4.实体识别5.冗余属性识别6.数据变换 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。1.缺失值处理缺失值的方法可分为3类：删除记录、数据插补和不处理。*缺失值的处理方法均值/中位数/众数插补：根据属性值的类型，用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补使用固定值：将缺失的属性
目录：
数据表中的重复值
duplicated()
drop_duplicated()
数据表中的空值/缺失值
isnull()¬null()
dropna()
fillna()
数据间的空格
查看数据中的空格
去除数据中的空格
大小写转换
数据中的异常和极端值
replace()
更改数据格式
astype()
to_datetime()
数据分组
cut()
数据分
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2018-03-12 15:31:00
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在很多实际工作情况下，通过python等工具进行内容爬取，爬取的数据到本地后并不可用，需要进行清洗，清洗后导入到mysql数据库进行数据分析。对于少量文件可以删除http头信息后，另存为json文件，通过mysql的一些客户端程序直接导入，但对于成百上千个，甚至超过10万的json文件处理就比较麻烦，本文基于超过数万json文件的批量处理进行
原创
2023-05-05 17:01:44
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Kafka Streams1.Apache Kafka开源项目的一个组成部分,是一个功能强大,易于使用的库.用于在Kafka上构建高可分布,可拓展,高容错的应用程序.2.Kafka Streams特点 1)功能强大:高扩展性,弹性,容错 2)轻量级:无需专门的集群,一个库,而不是框架. 3)完全集成:100%的Kafka 0.10版本兼容;易于集成到现有的程序 4)实时性:毫秒级延迟,并非
目录一、压缩概述优缺点原则二、MR 支持的压缩编码三、压缩方式选择Gzip压缩Bzip2 压缩Lzo压缩Snappy压缩压缩位置选择四、压缩参数配置五、压缩案例六、数据清洗ETL 一、压缩概述优缺点优点：减少磁盘IO、减少磁盘存储空间； 缺点：增加CPU开销。原则运算密集型的job，少用压缩；IO密集型的job，多用压缩。二、MR 支持的压缩编码压缩算法对比压缩性能比较三、压缩方式选择压缩方式选
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
数据分析5步曲 excel数据清洗7步曲在明确要解决什么问题、理解了数据集字段含义后，往往就到了数据清洗的部分，具体步骤如下图。 实操练习：数据集数据来源：阿里巴巴天池 https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45表内容和字段定义如下： 表一 购买商品的字段含义
python之数据清洗定义内容步骤实例 定义对原始数据进行整理、标注，形成一份“干净”的数据，使其适合特定场景，这个过程就是数据清洗。这是一个反复的过程，在发现噪声数据后，还需要筛选出这些数据，然后根据任务需求再确定如何处理这些数据。内容数据清洗就是要去掉噪声数据，修正错误，具体包括如下几个方面：重复数据：在数据集种具有相同信息的数据。错误数据：主要是指数据集种格式错误、范围错误、包含特殊字符、
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2023-08-30 11:23:07
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参考百度百科数据清洗的介绍。本篇介绍数据清洗的基本概念、原理及常用的清洗方法，并附有相应的代码以作参考。数据清洗一、理论基础1. 数据清洗的基本概念数据清洗从名字上可通常理解为对于获取到的初始数据所做的审查和校正的过程，经过对错误、不理想以及低质量数据的清洗，最终呈现出符合我们所要求的高度正确、理想、高质量的数据。不符合要求的数据主要是不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类，同时我们的检查程序
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2023-09-14 22:06:56
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ETL实践--Spark做数据清洗 上，说的是用hive代替kettle的表关联。是为了提高效率。本文要说的spark就不光是为了效率的问题。 1、用spark的原因（如果是一个sql能搞定的关联操作，可以直接用kettle导原始数据到hive，用hive视图做关联直接给kylin提供数据）(1)、场景一之前用kettle需要多个转换、关联才能实现数据清
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2023-08-07 22:11:44
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下载好向圈APP可以快速联系圈友您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册 x前言作者 | 常国珍、赵仁乾、张秋剑 用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握-1.jpg (34.24 KB, 下载次数: 0)2020-10-11 00:38 上传数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。01 重复值处理数据录入
0. 序言在做数据分析之前，我们首先要明确数据分析的目标，然后 应用数据分析的思维，对目标进行细分，再采取相应的行动。我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤：(1)读取(2) 清洗(3) 操作(4) 转换(5) 整理(6) 分析(7) 展现(8)报告在《 如何用 Python 读取数据？ 》这篇文章中，我们学习了从 5 种不同的地方读取数据的方法，接下来，我们将利用其中的一种方法， 从
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2023-08-24 20:41:55
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最近一直在做数据清洗业务。终于告一段落，简单的总结记录一下最近工作。方便后续查看吧。具体的工作流程就是将数据从hive或者原始日志中清洗、整理后入库。然后供业务方使用和展示。 一、开发前： 当你接到一个需求时，先考虑3点： 1、你是否理解每一个字段的含义和每一个字段的存放位置（在原始日志中or现有的表中）。一定要先了解清楚每一个字段，这关乎你后续工作是否可以顺利进行。特别是有些数据是已有的，不需
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2023-08-11 15:03:31
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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？数据清洗是指在数据分析或挖掘之前进行的，对原始数据进行预处理以确保数据质量高、准确性好的一系列操作。其目的是识别、修改或删除数据集中不准确、不完整、重复、有误或非法的记录，以提高后续分析和建模过程的效率和准确性。数据清洗中
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2023-09-18 19:15:18
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一.需求描述利用MapReduce清洗视频网站的原数据，用Hive统计出各种TopN常规指标： 视频观看数 Top10 视频类别热度 Top10 视频观看数 Top20 所属类别包含这 Top20 视频的个数 &
学习目标1、了解数据清洗的背景2、了解数据清洗的定义3、熟悉数据清洗的原理4、掌握数据清洗的具体流程5、了解常见数据清洗的策略和方法1.1数据清洗的背景 当今时代,企业信息化的要求越来越迫切。对于企业的决策者来说,正所谓“垃圾进垃圾出(garbage in,garbage out)”如果作为决策支持的数据仓库存放的数据质量达不到要求将直接导致数据分析和数据挖掘
