现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。遗漏数据处理假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。1）忽略该条记录若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。
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2021-01-03 18:56:58
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文章目录数据集成数据清洗探索性分析(EDA)数据集字段说明代码实现读取数据集区分离散变量和连续变量由于数据集比较规范，为了演示注入脏数据对变量status_account随机注入字符串添加两列时间格式的数据添加冗余数据特殊字符清洗时间格式统一样本去除冗余探索性分析添加缺失值缺失值绘图对于连续数据绘制箱线图，观察是否有异常值查看数据分布源码 数据集成评分卡模型开发需求确定后，接下来需要收集数据，进
Python编程学习圈 2020-12-181.目的数据探索是为了提前发现数据中包含的一些简单规律或特征；数据清洗是为了留下可靠数据，修正不可靠数据，去除脏数据的干扰。2.数据探索的核心①数据质量分析；②数据特征分析（即对数据的分布、对比、周期性、相关性、常见统计量等进行分析）3.数据清洗步骤（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）①一般遇到缺失值，处理方式有：删除
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2021-04-04 14:24:42
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脏数据脏数据可以理解为带有不整洁程度的原始数据。原始数据的整洁程度由数据采集质量所决定。脏数据的表现形式五花八门，如若数据采集质量不过关，拿到的原始数据内容只有更差没有最差。脏数据的表现形式包括：数据串行，尤其是长文本情形下数值变量种混有文本/格式混乱各种符号乱入数据记录错误大段缺失（某种意义上不算脏数据）数据采集完后拿到的原始数据到建模前的数据 ———— there is ...
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2021-07-09 10:58:46
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1.背景介绍数据清洗和预处理是数据挖掘和机器学习的基础，它涉及到数据的质量和准确性。在大数据环境下，数据量
目录开头常见设置读取read_csv 读取参数读取csv/excel指定单元格数据导出查看数据选取数据处理数据删除删除指定行重命名缺失值查看处理数据替换数据批量替换数据格式转换转float转时间格式批量格式转换筛选数据汇总分组，排序，透视合并crosstab / pivotpivot字段合并重命名每列重新排序数据清洗删除掉文本中的数字文本分割split()re.split（）多层索引 开头常见设
预计更新一、 爬虫技术概述1.1 什么是爬虫技术1.2 爬虫技术的应用领域1.3 爬虫技术的工作原理二、 网络协议和HTTP协议2.1 网络协议概述2.2 HTTP协议介绍2.3 HTTP请求和响应三、 Python基础3.1 Python语言概述3.2 Python的基本数据类型3.3 Python的流程控制语句3.4 Python的函数和模块3.5 Python的面向对象编程四、 爬虫工具介绍
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2023-05-04 22:26:43
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数据预处理和分析是数据科学的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和
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2023-06-03 07:38:26
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数据预处理的内容主要包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规约。数据清洗数据清洗主要是
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2023-06-07 09:40:21
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1.数据处理的主要操作2.离散化与连续化3.特征提取与构造4.数据选择与构造5.缺失值的处理6.多重共线性和内生性1. 数据处理的主要操作映射与收集数据 ：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理。缩放大型数据：对于使用数据不一定要全部使用，我们应该根据情况选择我们需要的数据，或者说根据我们的需求增加数据。处理噪声与错误：主要分为两种问题，内部错误：由
数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步)，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——就是这么简单。人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样...
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2021-09-23 17:29:03
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自己找的清洗数据的方法，可以用于自然语言处理的研究呢def text_to_lowercase(text): return text.lower()def text_remove_punctuation(text): return text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))def text_r...
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2021-09-08 10:13:45
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数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步)，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——就是这么简单。人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。那么，应...
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2022-03-04 10:51:18
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数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第二个步骤：数据预处理，包括数据调整（量纲、数据标准化）、数据异常值检测与分析、缺失值的处理等。
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2022-03-12 13:51:11
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文章目录1.前言2.数据清洗介绍2.1 格式内容清洗2.1.1 格式内容问题产生的原因2.2.2 时间、日期格式不一致清洗2.1.3 数值格式不一致清洗2.1.4 全/半角等显示格式不一致清洗
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2021-06-18 16:16:19
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目录1 数据提供2 查看数据3 数据扩展4 数据过滤5 数据上传1 数据提供为了保证实践的真实性，本章为读者提供了一个较大的数据文件，即sogou.500w.utf8，该文件是大数据领域很有名的一个供研究用的数据文件，内容是sogou网络访问日志数据，该文件被众多研究和开发人员所采用。找到sogou.500w.utf8文件，将其复制到Master的“/home/csu/resources/”目录（或者读者自己的任意目录）下。以下的大部分操作均围绕该数据文件进行。2 查看数据less sogou
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2021-11-05 21:15:00
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文章目录1.前言2.数据清洗介绍2.1 格式内容清洗2.1.1 格式内容问题产生的原因2.2.2 时间、日期格式不一致清洗2.1.3 数值格式不一致清洗2.1.4 全/半角等显示格式不一致清洗2.1.5 内容中有不该存在的字符清洗2.1.6 内容与该字段应有内容不符清洗2.1.7 数据类型不符清洗2.2 逻辑错误清
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2022-02-23 17:25:25
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数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1、数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。 数据清洗的步骤：（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）（2）异常值处理（通过散点图发现）一般遇到缺失值
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2023-08-30 15:07:46
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数据预处理一、了解什么是预处理二、为什么要进行预处理三、数据预处理基本方法1、基础方法四、应用1.准备数据2.导入库3.导入数据集4. 数据清洗——查看缺失值（1）处理普通空值（2）处理年龄年份金额等数据5. 数据归约6. 数据变换 一、了解什么是预处理数据预处理就是一种数据挖掘技术，本质就是为了将原始数据转换为可以理解的格式或者符合我们挖掘的格式。二、为什么要进行预处理在真实世界中，数据通常是
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2023-10-10 14:14:56
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数据预处理背景大数据项目开发流程数据质量准确性：数据是正确的，数据存储在数据库中的值对应于真实世界的值。数据不准确的原因数据收集设备故障。数据输入错误。数据传输过程出错。命名约定、数据输入、输入字段格式不一致。相关性：指数据与特定的应用和领域有关。相关性应用场景构造预测模型时，需要采集与模型相关的数据。相同的数据再不同的应用场景，相关性也是不一样的。完整性：指信息具有一个实体描述的所有必需的部分，
