0. 序言在做数据分析之前，我们首先要明确数据分析的目标，然后 应用数据分析的思维，对目标进行细分，再采取相应的行动。我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤：(1)读取(2) 清洗(3) 操作(4) 转换(5) 整理(6) 分析(7) 展现(8)报告在《 如何用 Python 读取数据？ 》这篇文章中，我们学习了从 5 种不同的地方读取数据的方法，接下来，我们将利用其中的一种方法， 从
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2024-05-31 17:31:55
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前言数据排序、分类变量转换是数据处理与分析中常常遇到对场景，且需要有准确的判断以及准确的处理方式，否则会影响数据质量，产生脏数据，进而影响数据呈现效果或预测效果等，更别提机器学习与深度学习准确性等系列问题。小编接下来会针对python方法在该场景的应用做具体介绍。排列和随机采样利用numpy.random.permutation函数可以轻松实现对Series和DataFrame的列的排列
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2024-07-02 10:29:30
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Python中replace()函数,类似于“查找与替换”功能语法格式如下：str.replace(old, new[, max]) 其方法把字符串中的 old（旧字符串），替换成 new(新字符串)，如果指定第三个参数max，则替换不超过 max 次，因为字符串是不可变的，所以结果是返回一个新的字符串，我们需要将它的结果保存下来。例：运行结果：另一个字符串替换方法是一组两个配对使用的字
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2023-05-26 11:37:44
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# Python数据替换的实现方法
## 概述
在Python开发中，经常会遇到需要对数据进行替换的情况，比如将某个特定的字符串替换为另一个字符串，或者将一组数据中的某个特定值替换为另一个值。本文将介绍如何使用Python实现数据替换的方法，并提供一些示例代码来帮助你理解和实践。
## 数据替换的步骤
下面是实现数据替换的一般步骤，你可以按照这些步骤来进行操作。
```mermaid
pie
原创
2023-09-20 00:06:22
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在现代数据处理和分析中，数据替换是一个常见而又重要的任务。通过 Python，开发者可以轻松地实现数据的清洗和转换。本篇文章将详细阐述“数据替换 Python”问题的处理过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用，确保读者对整个流程有全面的了解。
### 背景定位
随着数据量的不断增加，数据替换的需求愈发显著。在数据集成和数据治理层面，未清洗或格式不一致的数据可能会导
我们把菜品挑选出来以后，就可以开始切菜了。比如要做凉拌黄瓜丝，把黄瓜找出来以后，那就可以把黄瓜切成丝了。一、数值替换 数值替换就是将数值A替换成B，可以用在异常值替换处理、缺失值填充处理中。主要有一对一替换、多对一替换、多对多替换三种替换方法。1、一对一替换一对一替换是将某一块区域中的一个值全部替换成另一个值。已知现在有一个年龄值是240，很明显这是一个异常值，我们要把它替换成一个正常范
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2023-08-07 16:56:29
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# 数据替换在Python中的应用
在Python编程中，数据替换是一种常见的操作，它可以帮助我们处理数据中的异常值或者不合适的内容，从而使数据更具有可利用性和准确性。在本文中，我们将介绍数据替换在Python中的应用，并通过代码示例来演示具体的操作方法。
## 数据替换的概念
数据替换是指将数据集中的某些特定数值或字符替换为其他值，以达到数据清洗和分析的目的。常见的数据替换操作包括替换空值
原创
2024-02-25 03:59:21
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大家好，今天我来给大家介绍一款用于做EDA(探索性数据分析)的利器，并且可以自动生成代码，帮助大家极大节省工作时间与提升工作效率的利器。这款神器就是 Bamboolib，可以将其理解为Pandas的GUI扩展工具，喜欢记得关注、收藏、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取。它具备如下功能：查看DataFrame数据集与Series数据集过滤数据数据的统计分析绘制交互式图表文本数据的操作数据
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2023-09-15 11:47:50
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python自带的数据集波士顿房价数据，回归from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()iris （鸢尾花）数据集，分类from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()糖尿病数据集，回归from skearn import datasets
diabetes
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2023-06-09 09:46:52
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一、数据来源本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport
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2023-10-12 23:53:35
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01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tita
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2023-07-03 19:25:38
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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目录sklearn中文文档 1.17. 神经网络模型（有监督） - sklearnhttps://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/18/#sklearn%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%C2%A01.17.%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%
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2024-04-28 15:06:51
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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本节选用的是 Python 的第三方库 seaborn 自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中 total_bill 为消费总金额、tip 为小费金额、sex 为顾客性别、smoker 为顾客是否吸烟、day 为消费的星期、time 为聚餐的时间段、size 为聚餐人数。import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
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2024-08-23 13:59:32
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查看更多的专业文章、课程信息、产品信息，请移步至：作者：monitor1379正文共948个字（不含代码），2张图，预计阅读时间15分钟。前言最近在学习Keras，要使用到LeCun大神的MNIST手写数字数据集，直接从官网上下载了4个压缩包：MNIST数据集解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件，没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式，是一种用来存储
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2024-08-27 20:10:51
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前言 Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！数据读取 说明：读取本地Excel数据Excel Excel读取本地数据需要打开目标文件夹选中该文件并打开
PandasPandas支持读取本地Excel、tx
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2024-08-24 10:49:30
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近期有遇到了一个Excel的需求，因Excel文件太多，想着简化工作，通过Python进行数据处理。#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
[email protected]: 2020/3/26 15:13
[email protected]: Zhanxing
[email protected]:
[email protected]: 修改.
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2023-05-31 22:55:43
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