Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、数据获取二、数据清理1. 缺失值处理2. 重复值处理3. 异常值处理声明 前言案例资源文件：点击下载二手房数据表格 二手房数据存在一些问题。要求使用pandas库对这组数据进行清理，具体步骤如下：检测缺失值，一旦发现缺失值就将其删除。检测重复值，一旦发现重复值就将其删除。检测二手房数据“单价（元/平方米）”列的异常值，一旦确定是真异常值就将其删除。一
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2023-09-17 08:25:30
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作者介绍@吃货第一名的Claire美国德克萨斯大学奥斯汀分校商学院硕士；美国某物流公司数据分析师；负责数据收集、清理、分析、建模、可视化等；美剧重度爱好者，坚信美食能解决大部分问题的终极吃货；“数据人创作者联盟”成员。吐血整理数据人常用Pandas数据清理（附代码）全文干货，阅读请自备奶茶解渴（wink）。数据行业的从业者都知道数据清理是整个数据分析周期（见下图）最重要也是最耗时的步骤。没有“干净
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2024-07-22 18:45:38
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数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据，这听起来有些匪夷所思，但在实际的工作中确实如此。数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗，干净的数据也要洗。本篇文章将介绍几种简单的使用python进行数据清洗的方法。开始之前还
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2024-01-30 19:30:56
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流程在进行任何清理操作之前，请先将每份数据备份，所有清理操作请在这
原创
2022-11-19 10:09:33
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获取数据：检查缺失值首先第一步，我们先检查一下数据集中是否存在空值,可以用pandas中的isnull、nonull、info方法来检查，我们都来试一遍data.isnull() 可以看到，因为数据太多，没有办法全部找出来，这个时候可以用到sum方法来进行统计每一列有多少个缺失值data.isnull().sum() 结果显而易见，前三列各自带有3个缺失值。 那么nonull和info方法呢，我们
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2023-08-31 08:23:49
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第一步当然是导入相应的库啦！import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame好了，让我们开始这次清洗活动吧。GOGOGO!!!1 pandas处理空值首先我们先定义一个名叫df的二维数组，并把它的第3行第4列变为none，这在我们平常的数据中会时常出现，还有把它的第3行第4列变为np.nanps：后面附加的内容会
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2024-05-15 08:34:23
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Python数据清洗实战 含 常用工具、文件读写、数据表处理、数据转换、数据统计、数据预处理
原创
2022-07-07 13:39:06
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库..
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2022-06-08 08:12:09
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# Python 清理数据缓存
在数据分析和处理过程中，清理数据缓存是一个重要的环节。数据缓存指的是在计算过程中暂时保存的数据，目的是为了加快后续的访问速度。然而，随着时间的推移，缓存数据可能会变得无效或不需要，从而占用系统的内存资源。本文将介绍如何使用 Python 清理数据缓存，并通过示例代码进行说明。
## 为什么要清理数据缓存？
数据缓存可以加速程序的执行，但如果不及时清理，会导致内
原创
2024-08-01 06:34:21
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# Python数据清理与DB Browser的结合
在数据分析的过程中，数据清理是至关重要的一步。未清理的数据不仅会影响分析结果的准确性，还会导致错误的决策。本文将探讨如何使用Python进行数据清理，并结合DB Browser（SQLite数据库浏览工具）来直观展示清理结果。我们还将通过一些示例代码和可视化图表使整个过程更加清晰。
## 什么是数据清理？
数据清理是将数据集中的错误或不一
原创
2024-09-25 05:09:05
43阅读
数据丢失在现实生活中是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致数据质量差，因此在模型预测的准确性方面面临严峻的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的关键。何时以及为什么数据丢失？让我们考虑一个产品的在线调查。 很多时候，人们不会分享与他们有关的所有信息。 很少有人分享他们的经验，但他们没有多久使用该产品; 很少有人分享他们使用产品的时间，他们的经验，但不是他们的联系信息
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2024-07-10 17:09:00
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## Python 缓存数据超时清理
### 引言
在开发过程中，我们经常需要使用缓存来提高系统性能和减少对资源的访问次数。然而，随着时间的推移，缓存中的数据可能会变得过时或者不再需要。为了保持缓存的有效性，我们需要对缓存中的数据进行定期清理。本文将介绍如何使用Python来实现缓存数据的超时清理，并提供相应的代码示例。
### 缓存数据超时清理的原理
缓存数据超时清理的原理很简单。我们可
原创
2024-01-10 11:53:48
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执行语句删除某一天分区时出现错误，执行的删除语句如下：alter table od_event_xdr_follow drop partition '2021-5-18';ClickHouse删除分区时出现错误：Received exception from server(version 21. 2.1):Code: 359 DB: Exception: Received from localho
在现实生活中，数据丢失始终是一个问题，像机器学习和数据挖掘这样的领域在模型预测的准确性方面面临着严...
原创
2023-12-01 08:22:56
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导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。01 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下数据为例:>sample =
pd.DataFrame({'id'
注重细节，从小事做起，因为你根本做不了大事。接下来的4章，会介绍数据分析的核心工作，包括数据清洗、业务模型、数据分析和数据可视化。不管数据来自外部采集，还是内部系统导出，都会出现不规整的部分，比如不完整、逻辑矛盾、重复、异常等。在正式分析数据前，需要提前处理这些不规整数据，否则会极大影响数据分析的结果。这部分工作，俗称“数据清洗”，主要任务包括：基本数据处理：修改列名、时间格式、数字格式、字符串去
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2023-07-08 10:13:09
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数据清洗是数据预处理中非常重要的一部分，下面是一个简单的示例代码，展示了如何进行数据清洗：
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据缺失值情况
print(data.isnull().sum())
# 去除缺失值
data = data.dropna()
# 去除重复值
data = data.drop
0x00 概述本文主要讲Kafka自身操作日志的清理方法(非Topic数据)，Topic数据自己有对应的删除策略，请看这里。Kafka长时间运行过程中，在kafka/logs目录下产生了大量的kafka-request.log.*和server.log.*文件，其中*代表日期和时间，比如kafka-request.log.2018-12-08-03和server.log.2018-12-06-03
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2024-03-22 10:57:00
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上一章给大家介绍了如何查看数据与选取你所需要的数据，这篇给大家介绍一下选择完数据如何对数据进行处理。 往往我们拿到的数据经过查看过都会存在一些不能满足需求的问题，这时就可能需要对原数据进行一些修改与整理。比如：Python字段名修改、列名选择修改、索引重置、异常值替换、数据类型转化、数据组合等。还是 ...
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2021-07-12 14:54:00
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不是，这里测不出真的网速，应该用电脑管家测。不过我觉得是系统问题。在给你推荐一种方法，可以提高20的宽带。一、每天关机前清洗1、双击“我的电脑”2、右键点C盘3、点“属性”4、点“磁盘清理”5、点“确定”6、再点“是”7、再点“确定”。8、清理过程中，您可看得到未经您许可（您可点“查看文件”看，就知道了）进来的“临时文件”被清除了，盘的空间多了。对D，E，F盘也用此法进行。二、随时进行清理1、打开
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2024-01-16 16:23:08
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