文章目录Numpy一、数组的创建1.创建数组二、查看数组的维度和数据类型1.测试维度2.查看维度大小3.查看数组元素的数据类型4.修改元素数据类型三、数组元素的引用与运算Pandas一、Series二、DataFrame三、数据导入四、数据导出五、数据处理1.处理重复值2.处理缺失值3.字段抽取4.字段匹配5.插入记录6.修改记录7.交换行列7.排名索引8.记录合并9.数据标准化10.数据分组1
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2023-08-11 14:23:50
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Python 数据预处理基本方法本文将介绍 Python 数据预处理的基本方法，包括 Pandas 库的使用、缺失值处理、数据类型转换和数据重复处理等操作。Pandas 库Pandas 是一个免费、开源的 Python 库，用于数据分析和数据操作。它提供了直观的数据结构 - Series 和 DataFrame，以及简单易用的工具来进行数据分析。SeriesSeries 是一种带有标签的一维数组，
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2023-08-07 21:01:38
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（一）技术架构（二）数据开发的日常工作及特点数据开发岗位的日常工作流程为：1. 开会，了解产品需求，进行开发排期；2. 模型设计，了解依赖关系与约束原则，与产品二次核对；3. ETL开发，沟通其他部门，导入数据；4. SQL/MR开发，编写业务逻辑；5. 测试，测试人员检查逻辑，并核对结果准确性；6. 发布上线，加入日常监控报警。 数据开发岗位的几大特点：1. 业务需求众多，业务逻辑变更
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2024-01-19 23:31:40
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第1章 Spark Streaming概述1.1 离线和实时概念数据处理的延迟离线计算就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式；实时计算输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知
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2024-04-28 15:42:27
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
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2023-07-07 13:45:39
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Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架，一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升，另一方面则是来自于Spark在数据处理上，同时支持批处理与流处理，能够满足更多场景下的需求。今天我们就来讲讲Spark数据处理模式。 从定义上来说，Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。Spark与Hadoop的MapReduce引擎基于各种相同原则开发而来，但是
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2023-06-11 15:20:24
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数据预处理What：输入神经网络数据的好坏直接关系着网络训练结果，一般需要对数据进行预处理，常用的数据预处理方式有：去均值：每个原始数据减去全部数据的均值，即把输入数据各个维度的数据都中心化到0；归一化：一种方式是使用去均值后的数据除以标准差，另外一种方式是全部数据都除以数据绝对值的最大值；PCA/白化：这是另外一种形式的数据预处理方式，一种方式是降维处理，另外一种是进行方差处理；Why：通过对数
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2024-01-19 17:53:03
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一、数据预处理的重要性在机器学习中，数据的准确性关乎着机器学习任务的成败、直接影响着预测测的结果。而数据的准确性，一方面指数据的完整度，用于机器学习预测的数据是否全面；另一方面则指数据的统一度，数据与数据之间的分布是否统一。二、在Python中进行机器学习数据预处理对数据进行预处理的方式有很多中，比如规范化、标准化、二值化、编码分类等等。我们可以通过sklearn模块的preprocessing子
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2023-06-19 23:16:44
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作者：白堤计算完成后，使用软件的结果处理功能和分析工具来查看流动传热仿真结果。加载结果在分析树中，右击结果有四种加载的方式：加载：直接加载最新的结果；从文件加载：需要选择需要加载的文件，选择.fld文件包含计算结果，选择.cpt文件只包含初始计算网格；加载时间矩：加载随物理时间的变化结果，便于查看具体某物理时间点的结果；瞬态浏览器：快速加载随物理时间变化的动画结果，但需要再计算前指定参数并使用瞬态
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2024-01-10 16:10:28
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今天，小编属于是把自己压箱底的软件都发出来了，软件都是小巧耐用，不带广告的，赶紧下载起来吧！1.PPT插件——OneKeyToolsOK插件是一款免费的PPT插件，让你的PPT制作有无限可能！它的功能，太多了，比如图片处理中的极坐标功能，还有很多强大的意见功能，比如一键删除图形，文字，动画，形状等等，包含100多个功能，绝对是PPT必备工具，覆盖了 表格、音频、图表、文档处理、拼图、三维……等方方
1、Spark平台基本介绍Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and PeopleLab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark 是在Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境
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2023-10-18 20:13:09
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# Java实现大数据处理
## 引言
随着互联网的快速发展，大数据处理成为了一个热门话题。在处理大数据时，我们需要考虑数据的存储、处理和分析等问题。Java作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理大数据。本文将介绍如何使用Java进行大数据处理，包括数据的读取、处理和存储等方面。
## 读取大数据
在处理大数据之前，我们首先需要将数据读取到内存中。Java提供了多种方式来读取大数据
原创
2023-08-19 11:10:24
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数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一，几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。一 用Python做数据化运营Python是什么？数据化运营又是什么？为什么要将Python用于数据化运营？1. Python是什么Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python开发的初衷其实是一个开发程序语言，而非
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2023-11-27 10:36:26
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Python的数据预处理通常指在获取数据后，对数据进行处理和清洗的过程。这是使用Python进行数据分析和机器学习的常见步骤。具体实现方式有很多，可以使用Python的内置函数、第三方库或自己编写的函数来实现。常用的数据预处理步骤包括：导入数据：使用Python的内置函数或第三方库(如Pandas)读取数据文件(如CSV、Excel、JSON等)。清洗数据：检查数据的完整性，删除无用的数据或标记为
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2023-06-19 09:51:40
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做过开发的应该都知道涉及到金额计算的 不能出现过大的精度缺失，如果还是用开发语言 如java中处理浮点数的方式，那样子会有精度缺失的情况出现.同时在java中如果出现0.001~1000 0000返回之外的 会使用科学计数法，那样明显无法满足实际情况的出现.Decimal Decimal格式化工具类是 用于对常见格式数字处理的，比如首先创建Decimal对象实例，通过有参构造方法 传入设置格式。然
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2023-06-15 20:06:22
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# MySQL 数据预处理方案
在数据分析和机器学习中，数据预处理是非常关键的一步，它会显著影响模型的效果和预测的准确性。本文将介绍如何使用 MySQL 进行数据预处理，以解决某个具体问题，例如从销售数据中提取有用的信息。
## 问题描述
假设我们有一个销售数据库，其中包含多个表，包括 `customers`（客户表）、`orders`（订单表）、`products`（产品表）。我们的目标是
大家好，本文将围绕python数据处理程序代码展开说明，python如何做数据处理是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚如何用python处理数据需要先了解以下几个事情。 文章目录前言一、科学计算库1、NumPy库2、Pandas库3、Matplotlib库二、分析处理实例1、数据清洗和预处2、数据可视化3、 数据分析和统计4、数据合并和拆分5、文本数据处理6、机器学习模型训练和预测7、情感
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2024-08-21 18:32:25
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本篇文章是java学习课程中的一部分笔记。
数据可视化 数据可视化的作用：1.可视化数据更直观，更容易理解2.能够通过不同的维度，使用不同的方式展示数据。3.与数据交互4.建设性讨论结果5.理解运营和结果之间的连接可视化工具介绍可视化在大数据领域应用 数据分析，其整体流程基本上就是 依据数据的处理流转流程进行。通俗可以概括为：数据从哪里来和数据到哪里去， 最终的数据如何展示 , 可以分
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2023-07-20 20:03:52
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随着近几年大数据越来越火，Python的热度也跟着蹭蹭上涨，Python能在数据科学领域独占鳌头，离不开一些强大的库的支持，下面小编搜集了几个最实用的Python库。如果你正在学习Python，也许这篇文章能帮助你快速上手数据分析。1.Anaconda相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的，打算学习 Python 来做数据分析的你，是不是
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2024-08-26 09:09:44
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在JDK提供的java.text包下，有一个NumberFormat类，该类提供了丰富的数字格式化方法，NumberFormat类是一个常用的数字处理类。
其常用的API如下：
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2023-07-20 18:27:42
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