目录一、爬虫的概念1为什么要学习爬虫1.1数据的来源1.2爬取到的数据用途2.什么是爬虫二、爬虫的分类与爬虫的流程1.爬虫的分类2.爬虫的流程三、HTTP基本原理1、 URL2、超文本3、HTTP和HTTPS4、HTTP的前世今生5、HTTP的请求过程四、HTTP请求的形式1、请求方法2、请求的网址3、请求头4、请求体5、响应五、浏览器开发者工具的使用1. 开发者工具打开的方式与语言设置（推荐使
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2024-07-29 11:59:09
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数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。 数据补插方法： 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍： （1）拉格朗日插值法 （2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点） （3）Her
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2023-11-28 14:48:13
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数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1、数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。 数据清洗的步骤：（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）（2）异常值处理（通过散点图发现）一般遇到缺失值
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2023-08-30 15:07:46
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数据预处理过程会占用很多时间，虽然麻烦但也是必不可少且非常重要的一步。在数据能用于计算的前提下，我们希望数据预处理过程能够提升分析结果的准确性、缩短计算过程，这是数据预处理的目的。本文只说明这些预处理方法的用途及实施的过程，并不涉及编程方面内容，预处理的过程可以用各种各样的语言编程实现来实现。我个人始终是秉持着这样的观点：没有任何一种方法可以
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2023-08-10 06:45:03
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python数据预处理数据预处理是后续数据分析处理的前提，包括数据探究，缺失值、异常值，重复值等数据处理，数据标准化、归一化、离散化处理。数据查看#读取出来dataframe格式
import pandas as pd
import openpyxl
import numpy as np
data=pd.read_excel(‘D:\Python27\pyhton3\mjtq.xlsx’,
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2023-08-01 11:37:46
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数据预处理一、定义背景：现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理：数据预处理（data
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2024-01-30 23:17:34
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操作系统：Windows Python：3.5 在做数据分析的时候，我们会通过爬虫或者数据库里得到一批原始数据的。这个上节说过的，但是对于这些数据需要做一个数据清洗，去除异常值，缺失值等，确保数据的准确性和后续生成的模型的正确性。 这节就讲解数据预处理。缺失值处理： 处理方法大致三种： 1，删除记录 2，数据插补 3，不处理 如果简单删除数据达到既定的目的，这是最有效的，但是这个方法很大局限性，容
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2023-09-28 14:01:14
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从菜市场买来的菜,总有一些不太好的，所以把菜买回来以后要先做一遍预处理，把那些不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到以后都要先做一次预处理。常见的不规整的数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据几种，在开始正式的数据分许之前，我们需要先把这些不太规整的数据处理掉。一、缺失值的处理缺失值就是由某些原因导致部分数据为空，对于为空的这部分数据我们一般有两种处理方
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2023-09-05 18:16:44
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interpolate包含了大量的插值函数unique去除数据中的重复元素isnull/notnull判断
原创
2023-06-07 09:40:13
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阅读提示本文主要介绍数据分析与挖掘中的数据预处理知识点：包括各类数据缺失值填充、数据类型转换、函数值转换、贝叶斯插值法等 目录阅读提示四、数据的预处理1、数据清洗2、数据集成3、数据变换 四、数据的预处理 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清
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2023-09-14 21:41:49
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本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习-数据预处理(Python实现)，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。机器学习在训练模型前，需要将特征进行预处理使其规范化，易于，本文主要讲几种常见的数据预处理方式；标准化(z-Score)公式为(X-mean)/std,将特征转化为均值为0，方差为1的数据；可以用`sklearn.prepocessing.scale()``函数
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2024-06-06 21:07:20
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预处理数据在我们的日常生活中，需要处理大量数据，但这些数据是原始数据。 为了提供数据作为机器学习算法的输入，需要将其转换为有意义的数据。 这就是数据预处理进入图像的地方。 换言之，可以说在将数据提供给机器学习算法之前，我们需要对数据进行预处理。数据预处理步骤按照以下步骤在Python中预处理数据 -第1步 - 导入有用的软件包 - 如果使用Python，那么这将成为将数据转换为特定格式(
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2023-06-24 19:16:26
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这个Python版本必须是3.7的首先讲一下数据清洗与预处理的定义在百度百科中的定义是 - 数据清洗是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。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。我自己理解的是，在我们不管是机器学习建模还是进行数据分析或者数据挖掘操作，我们首先都需要对数据进行预处理。我们拿到手的初始数据往往会存在缺失值、
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2024-02-23 10:00:21
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目录1、标准化——去均值和方差按比例缩放1.1、scale函数1.2、StandardScaler训练好模型后进行预测时，新的输入数据要按照`训练数据集的均值和标准差`进行标准化，然后代入到模型生成预测值补充Python计算标准差“std”的知识点：2、区间缩放——将特征缩放至特定范围内2.1、MinMaxScaler：缩放到 [ 0，1 ]2.2、MaxAbsScaler：缩放到 [ -1，1
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2023-09-14 23:18:58
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Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快数据分析和预处理步骤。为了更好的学习 Python，我将以客户流失数据集为例，分享 30个在数据分析过程中最常使用的函数和方法数据如下所示：import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv")
pri
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2023-12-28 11:12:53
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文章目录一、概述1.1数据预处理和特征工程1.2sklearn中数据预处理和特征工程二、数据预处理2.1数据无量纲化2.2缺失值 一、概述1.1数据预处理和特征工程1、数据挖掘五大流程：获取数据数据预处理 （1）定义：数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程 （2）可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也
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2024-02-27 09:42:27
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前言对原始数据中的异常值和缺失值进行数据清洗，完成后接着进行或同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。目的是提高数据的质量，并且要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具 数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。第四章 数据预处理4.1 数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异
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2023-09-14 10:24:34
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本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征，学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据，而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些!简而言之，预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中，scikit-learn库在sklearn.preproces
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2024-08-26 09:14:50
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书接上文，进行数据清洗过程后，我们得到了没有空值、异常值、错误值的数据，但想要用海量的数据来建立我们所需要的算法模型，仅仅是数据清洗的过程是不够的，因为有的数据类型是数值，有的是字符，怎样将不同类型的数据联系起来？以及在保证最大化信息量的前提下，怎样得到便于分析的数据？这就是特征预处理要做的工作。一、理论基础1. 基本概念特征预处理是数据预处理过程的重要步骤，是对数据的一个的标准的处理，几乎所有的
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2023-08-09 19:34:46
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简单通用的数据预处理Python实现
原创
2021-08-12 15:59:08
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