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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# Excel数据清洗Java代码科普
在日常工作和生活中，我们经常会遇到需要处理Excel表格数据的情况。而在处理Excel数据时，数据的质量往往是关键问题之一，因为Excel表格中可能存在格式不规范、重复数据、空白数据等问题。为了解决这些问题，我们可以借助Java编程语言对Excel数据进行清洗。
## Excel数据清洗的意义
Excel数据清洗是指对Excel表格中的数据进行整理和修
原创
2024-04-26 06:50:28
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文章目录?1.总览数据?2.筛选数据?3.替换数据?4.更改列名?5.查找唯一值?6.查找缺失值?7.删除列或行?8. groupby分组?9.按照时间段来进行分组?10.遍历一个列的数据?11.对一列的所有元素应用某个函数?12. pandas高级函数?13. 连接多个Dataframe 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
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2024-01-17 10:11:28
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本文章参考资kin lim lee在medium上的文章8个数据清洗代码 文章目录8个数据清洗代码删除多行更改数据类型将分类变量转换为数字变量检查缺失数据删除列中的字符串删除列中的空格用字符串连接两列(带条件)转换时间戳(从字符串到日期到格式) 分别包括： 删除多行在进行数据分析的时候，并非所有的列都是有用的，使用pandas中drop方法，可以方便地删除指定的列def drop_multipl
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2023-12-17 10:30:15
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数据清洗技术——Excel数据清洗一、实验目的和要求二、实验环境三、实验内容和实验步骤 一、实验目的和要求1、了解 Excel 的基本功能和用途 2、掌握 Excel 数据清洗的基本步骤 3、了解 Excel 数据清洗的方法 4、掌握 Excel 常用的数据分析函数 5、掌握 Excel 数据清洗常用的函数二、实验环境操作系统：Windows XP/7/8/10… Excel版本：2007/20
数据清洗代码 `package com.sm.cleandata
//动态分区的数据清洗代码
import java.io.File
import java.util.Propertiesimport com.sm.conf.ConfigurationManager
import com.sm.constants.Constants
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2023-06-21 17:14:18
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本文将带您浏览和比较最受欢迎Java数据库访问框架（DAO层）。假设您正在开发一个Java程序，有许多办法可以让您的应用连上数据库。下面会列举各数据库访问框架的适用场景，相信能够帮您选到适合项目的开发框架。JDBC：简单数据库查询最简单的办法莫过于使用JDBC提供的Java API。输入查询SQL语句调用API返回结果： ResultSet rs = stmt.executeQuery("SEL
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2024-06-11 16:05:44
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PART A数据清洗一些函数，内容来自公众号：俊红的数据分析之路数据清洗是数据分析必不可少的环节，常见的数据清洗方法主要有缺失值填充、数值替换、数据类型转换、数据分列、重复值处理等。一、缺失值处理。 可以使用均值、线性插值等方法进行填充，这里使用均值来作为填充值填充，首先计算分数的平均值，然后筛选分数为空的行，使用UPDATE函数将空值填充为平均值。#计算score列的均值
SELECT AVG(
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2023-10-25 21:41:20
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使用OpenRefine清洗数据实例1.OpenRefine的下载与安装2.处理缺失数据2.1为缺失数据添加默认值3.重命名列名4.移动列的顺序5.总结5.1OpenRefine简介5.2列的操纵5.3分析数据5.4具有项目操作历史和导出项目 1.OpenRefine的下载与安装进入OpenRefine官网 若选择第一种即Windows kit,则需要相应的Java环境且Java环境不支持高版本
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2023-08-25 07:13:26
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今天想和大家聊聊关于利用Excel来进行数据清洗的一些问题以及流程，对于许多要和数据打交道的小朋友，日后可能会用的上，当然了，我这就是菜鸟入门水平，如果大家有更好的点子补充，那当然是再好不过的。我会把数据清理过程中需要用到的知识点和函数梳理一下。1. 拿到数据的第一时间，先检查数据。小编我日常暴力拆解，很多时候在不了解一件事物的情况下对它进行运作，这是不够聪明的选择。对于一份原始数据
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2024-03-18 06:27:13
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本节主要讲解：1）json格式数据处理方法2）第三方工具包的使用方法3）java集合数据类型【项目任务】编写一个程序，显示未来的天气信息。【知识点解析】为了方便后面代码的分析，先需要掌握几个相关的知识。1.什么是json格式数据从结构上看，我们所见到的所有的数据（data）最终都可以分解成三种类型： 第一种类型是标量（scalar），也就是一个单独的字符串（string）或数字（numbers）
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2023-10-05 09:27:42
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## 如何实现 Java 千万数据清洗代码
数据清洗是数据处理流程中的一项重要工作，尤其是在处理大规模数据时。对于刚入行的小白来说，理解数据清洗的流程及实现方法至关重要。本文将详细介绍如何用 Java 来实现千万数据的清洗任务。
### 数据清洗流程
我们可以将数据清洗的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|---
# 数据清洗流程与Java示例
数据清洗是数据科学和分析中必不可少的一步，旨在提升数据质量，为后续的数据分析和建模打下坚实的基础。通过一系列方法和步骤，数据清洗能够处理缺失值、异常值和重复数据，从而保证数据的准确性和一致性。在本文中，我们将通过Java代码的示例介绍数据清洗的基本流程。
## 数据清洗的基本步骤
1. **数据导入**：从各种数据源（如CSV文件、数据库等）导入数据。
2.
原创
2024-10-18 07:34:00
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文章目录一、快餐数据1.1 探索数据1.1.1 数据表一共多少行数据？有多少列1.1.2 是否存在缺失值？哪个字段？1.1.3 数据去重操作1.2 描述性统计1.2.1 被下单数最多的前五的商品(item_name)有哪些？1.2.2 在item_name这列中，一共有多少商品被下单？1.2.3 商品下单总数量是多少？1.2.4 目前item_price数据类型为？如何转换为浮点数？1.2.5
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2023-11-06 15:18:51
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数据分析学习笔记-----数据清洗之数据清洗概述数据概述从广泛的意义上来讲，数据是一个宽泛的概念，包括但不限于：计算机中的0101代码日常生活中的音乐，图片，视频人类的语言，文字…我们要了解数据清洗，就需理解数据的内涵和外延常见的数据有：表格数据：关系记录、数据矩阵、向量、事务数据图和网络：万维网、社交网络、分子结构多媒体数据：文本 、图像、视频、音频其中，比较重要比较常见的分析数据是表格数据。这
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2023-11-02 13:29:32
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# 数据清洗：Excel, Python, MySQL
## 1. 概述
在数据分析和处理过程中，数据清洗是非常重要的一步。数据清洗的目的是处理和修复数据中的错误、缺失值、异常值等问题，从而使得数据更加准确可靠。
本文将介绍如何使用Python和MySQL进行数据清洗。具体来说，我们将使用Python编写脚本来读取Excel中的数据，进行数据清洗，并将清洗后的数据存储到MySQL数据库中。
原创
2023-09-12 07:01:52
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选自towardsdatascience，作者：Admond Lee，机器之心编译，参与：Geek AI、张倩。 数据清洗是数据科学家逃不掉的一份苦差事。为了让这项工作不那么痛苦，本文作者分享了自己的数据清洗代码集。现实世界中的数据通常质量不高，作为一名数据科学家，有时也需要承担一部分数据清洗的工作，这要求数据科学家们应该能够在进行数据分析或建模工作之前执行数据清洗步骤，从而确保数据的质量最佳。
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2023-08-28 07:59:35
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原作 Kin Lim Lee乾明 编译整理最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都
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2024-01-06 13:25:34
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常用的数据清洗方法在数据处理的过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是否存在重复、是否存在确实、数据是否具有完整性和一致性、数据中是否存在异常值等。当发现数据中存在如上可能的问题时，都需要有针对性地处理。本文大纲如下： 全文共5746字。认真阅读本文你将掌握常用的数据清洗方法和策略
常用的数据清洗方法
重复观测处理
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2023-09-14 16:50:25
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数据采集完，要进行数据清洗工作，整个数据分析过程中，数据清洗工作几乎要占到80%的时间。数据质量的准则数据清洗规则总结为四个关键点：“完全合一”。1、完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。2、全面性：观察某一列的全部数值，比如平均值、最大值、最小值，根据常识判断是否有问题。如：数据定义、单位标识、数值本身。3、合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。如：存在非ASCII字符、性别未知、
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2023-12-24 10:52:41
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