文章目录1、缺失值处理1.1、缺失值的产生1.2、缺失值的处理方式2、空格数据处理2.1、空格数据实列2.2、导入数据实列2.3、清除左右空格方法3、数据字段抽取3.1、导入数据3.1、片段抽取4、字段拆分4.1、导入数据4.2、数据拆分4.3、将结果保存到csv4.4、给数据加上列名5、记录抽取5.1、常见的条件类型5.1.1、比较运算5.1.2、范围运算5.1.3、控制匹配5.1.4、字符匹
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2023-12-19 14:31:03
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Pandas数据处理基础入门 学习笔记介绍Pandas 是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。除此之外，Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能，可谓是数据预处理中的必备利器。知识点数据类型数据读取数据选择数据删减数据填充1.数据类型Pandas 的数据类型主要有以下几种，它们分别是：Series（一维数组），DataFrame
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2024-06-07 14:15:54
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Datawhale干货作者：太子长琴，算法工程师，Datawhale成员本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握 numpy 的常用功能，保证日常绝大多数场景的使用。可作为机器学习或深...
原创
2022-06-27 22:19:36
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这是一篇介绍用Python进行基础的数据分析的文章，总结了其他博主文章的要点，主要分为6个部分：1.生成或导入数据表 2.检查数据表 3.清洗数据表 4.数据预处理 5.数据汇总 | 数据统计 | 数据导出 6.自动化处理1.生成或导入数据表在使用 python 进行数据导入前，我们需要先导入 pandas 和 numpy 库。import numpy as np
import pandas as
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2023-08-31 08:37:16
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参见。
原创
2023-01-01 20:39:47
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一、Flink 流处理简介Apache Flink 是一个框架和分布式的的处理引擎 ，用于对无界和有界数据流进行计算状态计算。二、为什么选择Flink？数据流可更加真实反映我们的生活方式； 传统的数据架构是基于有限的数据集； 目标：低延迟，高吞吐，结果的 准确性和良好的容错性；三、传统的数据处理架构- 事务处理- 分析处理将数据从业务数据库复制到数仓，再进行分析和查询有状态的流处理流处理的演变 •
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2023-07-18 13:13:58
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http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/50534316=====================================================视音频数据处理入门系列文章：视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理视音频数据
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2022-01-05 11:42:02
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://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/50534316=====================================================视音频数据处理入门系列文章：视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理视音频数据
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2022-02-16 17:54:42
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视音频数据处理入门系列文章：视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理视音频数据处理入门：PCM音频採样数据
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2017-07-16 15:09:00
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6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
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2023-09-12 15:19:41
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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
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=====================================================视音频数据处理入门系列文章：视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理视音频数据处理入门：H.264视
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2021-07-12 17:01:39
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转自：http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/50534150 视音频数据处理入门系列文章： 视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理 视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理 视音频数据处理入门：H.264视频码流解析 视音频
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2017-02-28 14:20:00
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01 Python版本MongoDBMongoDB是一个开源文档数据库，旨在实现卓越的性能、易用性和自动扩展。MongoDB确保不需要对象关系映射（ORM）来促进开发。包含由字段和值对组成的数据结构的文档在MongoDB中称为记录（record）。这些记录类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档、数组和文档数组。{ "_id":ObjectId("01"),"address": {"stree
原创
2021-03-27 09:04:08
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视音频数据处理入门系列文章：视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理视音频数据处理入门：PCM音频採样数据处理视音频数据处理入门：H.2视频码流解析视音频数据处理入门：AAC音频码流解析视音频数据处理入门：FLV封装格式解析视音频数据处理入门：UDP-RTP协议解析 前两篇文章介绍了音频码
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2017-07-06 15:17:00
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==== MapReduce编程案例: reduce端join算法、map端join算法案例一：reduce端join算法实现 1、需求： 订单数据表t_order： id date pid amount
1001 20150710 P0001 2
1002 20150710 P0001 3
1002 20150710
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2024-05-21 10:49:08
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分享一下电子版本的下载地址：git@github.com:hashmapybx/learn_python.git 这里可以下载到对应的pdf版本。下面开始numpy的学习： # coding: utf-8
# In[10]:
import numpy as nparr1 = np.array([[[1,2,3], [3,4,5]], [[5,6,7], [7,8,9]]])
pri
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2023-11-18 19:55:53
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# Python日志数据处理案例
日志文件在现代软件开发和运维中扮演着至关重要的角色。它们记录了系统运行的状态、错误信息以及用户操作等。处理日志数据的能力可以帮助我们及时发现问题并优化系统性能。本文将通过一个实例详细解析如何使用Python处理日志数据。
## 1. 日志基础
日志通常以文本格式存储，每一行记录都是一条日志信息。常见的日志格式包括以下几种：
- **时间戳**：记录事件发生
原创
2024-08-19 03:35:00
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介绍了利用决策树分类，利用随机森林预测，利用对数进行fit，和exp函数还原等。分享知识要点：lubridate包拆解时间 | POSIXlt利用决策树分类，利用随机森林预测利用对数进行fit，和exp函数还原训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。https://www.kaggle.com/c/bi
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2023-09-07 18:58:19
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正则表达式import retext="adsf+dfs+dgfds+aadsfds"print(re.split(r"\+",text))文件三个额外模型rb 方式不换行f.readline()返回一行f.readlines()返回列表w+a+r+都是可读可写的a=open(r"/tmp/woshinimama",'a+')print(a.readable(),a.w...
原创
2022-11-20 00:04:18
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