2 第二章：数据清洗及特征处理我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。开始之前，导入numpy、pandas包和数据import numpy as np
import pandas as p
转载
2024-04-19 15:34:19
178阅读
现如今，科技得到了空前发展，正是由于这个原因，很多科学技术得到大幅度的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等。其中大数据的热度是最高的，这是因为现在很多的行业积累了庞大的原始数据，通过数据分析可以得到对企业的决策有帮助的数据，而大数据技术能够比传统的数据分析技术更优秀。但是，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据，海量的数据中有很多是
转载
2024-03-22 15:33:33
84阅读
作者：高乐提到数据分析，首先会想到的可能是t检验、回归分析等各种具体的分析方法，但对于经历过完整数据分析的同学来说，最复杂、最耗费时间的步骤往往是数据的清理，也就是将数据整理成为能够进行上述统计分析的格式。因此，本节内容我们将对数据的准备进行简要介绍，重点介绍数据审核，其次会用少量篇幅简单介绍数据在进行分析时的适用性。在数据审核方面，主要考虑的是数据的完整性和合理性，也就是对缺失数据
转载
2024-10-29 07:55:31
29阅读
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
623阅读
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
转载
2024-01-02 15:41:44
71阅读
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
转载
2023-08-11 15:03:31
176阅读
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
转载
2023-09-14 22:06:56
160阅读
利用poi实现对数据清洗 1.数据清洗1.1.什么是数据清洗1.2.数据清洗的步骤1.3.数据清洗的方法1.4.那么我们该怎么实现数据清洗呢？
原创
2022-12-07 00:35:32
627阅读
# 清洗数据：利用高斯函数在Java中的应用
在数据处理领域，数据清洗是非常重要的一个环节。数据清洗能够帮助我们清除掉无效或者错误的数据，使得数据更加准确和可靠。在Java中，我们可以利用高斯函数（Gaussian Function）来清洗数据，将异常值过滤掉，从而提高数据的质量。
## 高斯函数简介
高斯函数是一种常见的数学函数，也称为正态分布函数。它具有以下的数学表达式：
$$
f(x
原创
2024-06-16 04:08:59
93阅读
大多数据仓库的数据架构可以概括为：数据源-->ODS(操作型数据存储)-->DW-->DM(data mart)ETL贯穿其各个环节。一、数据抽取：可以理解为是把源数据的数据抽取到ODS或者DW中。1. 源数据类型： 关系型数据库，如Oracle,Mysql,Sqlserver等; 文本文件，如用户浏览网站产生的日志
# 利用Spark进行数据抽取、数据清洗与指标计算的指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的工具，通过它，我们可以高效地处理和分析大规模数据。本文将教您如何使用Spark进行数据抽取、清洗和指标计算。我们将通过具体步骤和代码示例来详细说明这一过程。
## 流程概览
我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
使用chatgpt进行辅助编程首先要清晰描述自己需求，生成代码通过不断调试及优化，最终完成任务。有它，对程序员是好事也是坏事。一、确认功能请编程实现以下功能：1.所有html保存在all文件夹下。2.对all文件下的所有html进行处理，提取表格中的数据。3.自动提取表格头，列名以逗号进行分割。4.处理完毕的文件输出为out+时间格式文件，用于区别不同时间处
原创
2023-05-30 16:36:43
613阅读
今天老师让做了一下数据清洗中的维度清洗。我成功导入并清洗成功。下面是要求和我的操作步骤以及流
原创
2022-06-20 11:36:35
1039阅读
有一段html文本<html> <head> <title>这是标题</title> </head> <body> <div>这是内容</div> <div>要移除的内容</div> </bo...
原创
2021-07-12 14:28:58
269阅读
有一段html文本<html> <head> body> <div>这是内容</div> <div>要移除的内容</div> </bo...
原创
2022-02-28 18:05:48
84阅读
# 使用ChatGPT编写MySQL查询语句的指导
对于刚入行的新手来说，编写SQL语句有时候会显得复杂，但这就是我们今天要掌握的技能。我们将会利用ChatGPT来帮助我们生成MySQL代码。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------|
|
原创
2024-10-26 06:50:47
19阅读
当我们在计算机上打字、发邮件或者与智能手机上的语音助手交互时，会发现这些设备可根据我们输入的文字内容或语音指令，给出相应的回答或建议。这种技术就是自然语言处理技术，而ChatGPT就是一种在自然语言处理领域中非常先进的技术。ChatGPT是一种人工智能技术，它可以理解并生成自然语言。它的全称是“Chat Generative Pre-trained Tr模型。
原创
2024-05-10 15:30:09
105阅读
数据清洗思维导图
原创
2022-04-11 10:14:48
315阅读
数据清洗
目录
数据清洗(1)不完整的数据(2)错误的数据(3)重复的数据
编辑本段数据清洗 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。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、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突
转载
2012-05-19 18:13:54
168阅读
import xlrd
import pandas as pd
import numpy as np
data = xlrd.open_workbook('D:\\Data\\basket.xlsx')
table= data.sheets()[0]
nrows = ta
原创
2015-11-24 00:30:41
966阅读
