etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具，核心文件etl.py不超过500行，具备如下特点爬虫和清洗逻辑基于xml定义，不需手工编写基于python生成器，流式处理，对内存无要求内置线程池，支持串行和并行处理内置正则解析，html转义，json转换等数据清洗功能，直接输出可用文件插件式设计，能够非常方便地增加其他文件和数据库格式能够支持几乎一切网站，能自动填入cookiegithub地
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2024-10-16 10:29:53
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【任务要求】 利用Pandas函数完成对书籍数据进行清洗，包括数据缺失值处理、重复数据处理、 异常值处理、数据类型转换。
【任务描述】
1. 从桌面 “/03 数据清洗/”路径下“06 工程代码”文件夹中获取程序开发项目 工程代码。
2. 按照代码中的任务点要求，补充 Python 数据清洗代码，实现如下数据清洗任务：
i. 检查缺失数据项
ii. 对缺失“评论评分”数据项进行均
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2024-05-31 11:46:56
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类集框架主要作用是动态的保存多个对象数据,传统的对象数组存在大小固定的缺陷先放一张Java 类集框架层级图 Collection单对象保存父接口主要方法add()增加数据clear()清空数据contains()是否包含某个数据isEmpty()是否为空remove()移除某个数据size()获取集合中的数据个数toArray()转换为对象数组iterator()
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2024-05-16 16:14:01
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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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数据清洗是数据治理过程中非常重要的一环，它指的是对数据进行清理、筛选、去重、格式化等操作，以确保数据质量和数据准确性。。在本文中，我们将围绕数据清洗展开讨论，并介绍一些数据清洗相关技术。一、数据清洗的概念数据清洗是指对数据进行处理和加工，以使其适合进行分析和建模。数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作，以提高数据的准确性和可靠性。数据清洗通常是数据处理过程的一个必要步
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2023-07-31 19:38:05
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# 数据清洗 Java 实现教程
## 1. 引言
数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，它可以帮助我们从原始数据中去除无效、重复、错误或不必要的数据，以提高数据质量和准确性。在本教程中，我将向你介绍如何使用 Java 实现数据清洗的流程和每一步需要做的事情。我将使用一个简单的示例来说明每个步骤的具体代码和功能。
## 2. 数据清洗流程
首先，让我们了解数据清洗的整个流程。我将使用一个表格
原创
2023-09-30 10:56:47
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# Java数据清洗
数据清洗是指对数据进行预处理、整理和转换，以便更好地使用和分析数据。在数据分析、机器学习和人工智能等领域中，数据清洗是非常重要的一步。本文将介绍使用Java进行数据清洗的一些常见技巧和示例代码。
## 1. 导入数据
首先，我们需要导入需要清洗的数据。数据可以来自于各种来源，如数据库、文件或者网络。在Java中，可以使用各种库来导入数据，如`java.io`库来读取文件
原创
2023-07-16 06:59:34
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## Java数据清洗流程
#### 步骤一：导入所需的库和类
首先，我们需要导入所需的库和类。在Java中，数据清洗通常会使用到以下库和类：
```java
import java.io.BufferedReader; // 用于读取文件
import java.io.BufferedWriter; // 用于写入文件
import java.io.FileReader; // 用于读取文
原创
2023-07-16 13:21:47
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【背景】在将某数字类型字段插入到目标端时，报错。提示类型不对，查看数据发现确实为number，但发现为“全角”数字。 【解决】利用函数，将“全角”转换成“半角”，使用如：to_single_byte()函数。对其转换，转换成半角后。成功存入数据库。另外，假设遇到须要“半角”转换成“全角”的场合时，能够使用to_multi_byte()函数。 【实验】小知识，简而记之。
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2017-05-31 08:50:00
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2评论
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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java集合框架： Collection：存放的是单一值； 特点： 1、可以存放不同类型的数据，而数组只能存放固定类型的数据； 2、当使用Arraylist子类实现的时候，初始化的长度是10，当长度不够的时候会自动进行扩容操作 api方法： 增加数据的方法： add：要求必须传入的参数是Object对象，因此当写入
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2023-09-17 13:39:19
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文章目录一、概述二、接口interfaces1、基本关系说明2、Collection 接口说明2.1、Collection 常用方法说明2.2、Collection 实例3、Map 接口说明3.1、Map 常用方法说明3.2、Map 示例三、接口和其各自对应的常见实现类之间的关系总结（重点）1、Java 集合框架中接口、之间的关系及其含义2、Java 集合框架中接口和其各自对应的常见实现类之间的
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2023-10-20 07:45:23
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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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数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。 因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有
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2024-01-02 16:50:54
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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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做数据分析的各位应该知道，数据就是我们的武器，就像厨师做饭一样，食材重要但是食材处理更重要。拿最简单的炒土豆丝来说，拿到土豆后最先开始的就是洗土豆了。同样作为数据分析师，既然我们已经有了数据，是不是就该清洗数据了，下面是我关于用excel进行数据清洗的一些总结。做数据清洗主要包含以下这些点：1、去掉不需要的重复数据2、补足缺失数据3、检查数据的准确性我们一波一波的操作。1、去掉不需要的重复数据想要
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2024-06-22 21:50:37
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基于此，我拓展了部分内容，写了一个常用数据清洗的SQL对比版，脚本很简单，重点是这些清洗场景和逻辑，大纲如图： 01 删除指定列、重命名列 场景：多数情况并不是底表的所有特征（列）都对分析有用，这个时候就只需要抽取部分列，对于不用的那些列，可以删除。 重命名列可以避免有些列的命名过于冗长（比如Case When 语句），且有时候会根据不同的业务
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2023-09-11 17:11:19
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文章目录一、简介二、资源库（新建、管理）三、转换1. 新建数据源2. 简单的输入输出 配置步骤2.1 配置表输入2.2 配置表输出2.3 保存2.4 启动与执行结果3. 转换1. 去重（去重前需要 排序）2. 剪切字符串3. 拆分字段4. 增加常量5. 增加序列6. 字段选择7. 字符串操作8. 字符串替换9. 计算器10. 值映射11. 行/列转换11.1 列转行（在数据库中叫做行专列）行转列
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2023-10-20 07:32:11
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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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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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