首先载入各种包：import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter
from sklearn import preprocessing
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
plt.rcPa
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2024-02-04 11:39:57
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本文参考Paul Barry所著的《Head First Python》一书,参考代码均可由http://python.itcarlow.ie/站点下载。本文若有任何谬误希望不吝赐教~ 二. 代码模块
1. 准备学习
(1)数据读取
with o
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2024-01-16 10:57:48
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再次感慨数据预处理的重要性...............每次都是因为一个小小的问题，花了太多的时间，希望每次遇到新的问题都记录一下方便查阅。工具：jupyter 环境：python3一、读取常见数据直接调用pandas模块，如txt、csv、excel等等。%%time
import pandas as pd
df = pd.read_excel('demo.xlsx',s
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2023-08-17 12:59:38
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在这篇文章中我们介绍了三种不同的python库对表格数据进行处理，分别是xlrd、pandas和vaex，其中特别着重的强调了一下vaex的优越性能以及在大数据中的应用价值。配合一些简单的示例，我们可以初步的了解到这些库各自的特点，在实际场景中可以斟酌使用。
原创
2022-05-05 14:12:22
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# Python3 字典数据处理
## 什么是字典？
字典（dictionary）是Python中非常重要的数据结构之一，它是一个无序的、可变的、可迭代的集合。字典中的元素是键值对（key-value）的形式，每个键值对由一个键（key）和它对应的值（value）组成。字典中的键必须是唯一的，而值可以是任意类型的对象。
## 字典的创建
在Python中，可以使用一对大括号 `{}` 或者内置
原创
2024-01-03 07:44:29
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# Spark脏数据处理简介
在大数据处理领域，脏数据处理是非常重要的一个环节。脏数据指的是数据中包含错误、缺失或者不规范的信息，这样的数据会影响到数据分析的准确性和可靠性。在Spark中，我们可以通过一系列的操作来清洗和处理脏数据，以确保数据质量和分析结果的准确性。
## Spark脏数据处理的方式
Spark提供了丰富的API和工具，可以帮助我们处理各种类型的脏数据。常见的脏数据处理方式
原创
2024-04-02 06:10:01
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# Java 多线程脏数据处理
在现代软件开发中，尤其是高并发环境中，多线程编程是解决问题的一种常见手段。尽管多线程大大提高了程序的效率，但如果不加以合理控制，可能会导致脏数据的问题。所谓脏数据，是指一个线程对数据的修改在另一个线程中未立即反映，产生的数据不一致问题。
## 多线程中的脏数据问题
在 Java 中，多个线程共享同一资源（例如一个变量或对象）的情况非常常见。在这种情况下，如果一
原创
2024-08-12 06:07:11
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Python3快速入门（十五）——Pandas数据处理一、函数应用1、函数应用简介如果要将自定义函数或其它库函数应用于Pandas对象，有三种使用方式。pipe()将函数用于表格，apply()将函数用于行或列，applymap()将函数用于元素。2、表格函数应用可以通过将函数对象和参数作为pipe函数的参数来执行自定义操作，会对整个DataFrame执行操作。#-*-coding=utf-8-*
原创
2019-09-04 21:33:51
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（1）背景介绍：脏数据：从目标中取出的数据已经过期、错误或者没有意义，这种数据就叫做脏数据。脏读：读取出来脏数据就叫脏读。 （2）知识剖析：1、数据库中的并发事务处理问题：脏读：在并发访问的情况下，不同的事务对相同的数据进行操作，在事务A修改数据还未提交的时候，事务B对该数据进行读取，读出了事物A修改过后的数据，但是事物A最终没有提交，这种情况就是数据库中的脏读情况更新丢失：对于同一行数
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2023-07-16 14:23:32
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1. 数据源1：JDBC1.1 使用load方法连接JDBC读取数据package com.bigdata.spark.day1021
import java.util.Properties
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql._
/**
* JDBC 数据源
*/
object JDBCD
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2024-07-24 14:34:50
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一、1.需求：（1）.数据清洗 1）读取sexDictFile.csv文件，把读出的数据封装成性别Map 2）spark读取netClean.csv文件，写一个过滤脏数据的方法，用filter算子过滤掉。 3）把性别加入源文件的第二个字段，返回字符串或tuple。 &nbs
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2023-10-09 07:56:33
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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# 用Python3框架处理数据的入门指南
在这个数字化社会中，数据处理能力显得尤为重要。对于新手开发者来说，掌握如何使用Python3框架来处理数据是非常必要的。本文将为你提供一个完整的流程以及代码示例，帮助你从零开始学习如何处理数据。
## 一、处理数据的流程
在处理数据时，我们通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 04:02:42
26阅读
本文仅供交流学习，部分代码根据练习题需求未采用函数进行直接转换。有错误或更好的方法欢迎提出。1.三个数排序输入三个整数x,y,z,将这三个数由小到大排序输出。输入：1 4 3输出：1 3 4a,b,c=input().split()
n=[]
n.append(int(a))
n.append(int(b))
n.append(int(c))
n.sort()
print(n[0],n[1],n[
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2023-10-14 14:32:09
340阅读
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
205阅读
目前Python可以说是非常流行，在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，很容易上手。你可以用它来完成很多任务，比如数据科学、机器学习、Web开发、脚本编写、自动化等。▍1、for循环中的else条件这是一个for-else方法，循环遍历列表时使用else语句。下面举个例子，比如我们想检查一个列表中是否包含奇数。那么可以通过for循环，遍历查找。 numbers&
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2023-09-14 16:26:18
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一、基本函数篇1）python strip()函数介绍函数原型声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符
s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符
s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符注意： 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r',
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2023-08-14 14:04:31
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通过实现SQL类似的功能，处理收集数据，数据预处理，数据计算汇总等流程，了解相应的数据处理流程和技术手段。
目的：从数据收集，数据预处理，数据简单的汇总统计，以及后续的数据说明做一个简单的示例
本分析不涉及具体姓名的数据，做相应的匿名化处理，所有数据来源都是网络公开数据。通过对公开数据的收集，数据预处理，汇总，描述性统计等方式
熟悉相应的技术应用，一些分
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2023-08-24 14:59:16
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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 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包：一、 &nbs
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2023-12-07 09:01:34
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