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，
转载
2023-07-07 13:45:39
205阅读
一、数据预处理的重要性在机器学习中，数据的准确性关乎着机器学习任务的成败、直接影响着预测测的结果。而数据的准确性，一方面指数据的完整度，用于机器学习预测的数据是否全面；另一方面则指数据的统一度，数据与数据之间的分布是否统一。二、在Python中进行机器学习数据预处理对数据进行预处理的方式有很多中，比如规范化、标准化、二值化、编码分类等等。我们可以通过sklearn模块的preprocessing子
转载
2023-06-19 23:16:44
153阅读
Python的数据预处理通常指在获取数据后，对数据进行处理和清洗的过程。这是使用Python进行数据分析和机器学习的常见步骤。具体实现方式有很多，可以使用Python的内置函数、第三方库或自己编写的函数来实现。常用的数据预处理步骤包括：导入数据：使用Python的内置函数或第三方库(如Pandas)读取数据文件(如CSV、Excel、JSON等)。清洗数据：检查数据的完整性，删除无用的数据或标记为
转载
2023-06-19 09:51:40
40阅读
做过开发的应该都知道涉及到金额计算的 不能出现过大的精度缺失，如果还是用开发语言 如java中处理浮点数的方式，那样子会有精度缺失的情况出现.同时在java中如果出现0.001~1000 0000返回之外的 会使用科学计数法，那样明显无法满足实际情况的出现.Decimal Decimal格式化工具类是 用于对常见格式数字处理的，比如首先创建Decimal对象实例，通过有参构造方法 传入设置格式。然
转载
2023-06-15 20:06:22
294阅读
大家好，本文将围绕python数据处理程序代码展开说明，python如何做数据处理是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚如何用python处理数据需要先了解以下几个事情。 文章目录前言一、科学计算库1、NumPy库2、Pandas库3、Matplotlib库二、分析处理实例1、数据清洗和预处2、数据可视化3、 数据分析和统计4、数据合并和拆分5、文本数据处理6、机器学习模型训练和预测7、情感
转载
2024-08-21 18:32:25
82阅读
PageNow作为国内技术团队自主研发的大屏数据可视化开发平台，于2020年3月份正式上线以来，历经六个多月的更新迭代，现已收获大多数国内企业的青睐并将其作为大屏数据可视化项目开发的首选产品。大屏数据可视化类项目中，遇到最多的问题就是需求频繁的更新迭代，在此过程中，对开发人员的成本要求极高，PageNow旨在降低可视化类项目的开发成本，以PageNow作为基础，使开发人员能从组件的重复编码、页面样
文章目录Numpy一、数组的创建1.创建数组二、查看数组的维度和数据类型1.测试维度2.查看维度大小3.查看数组元素的数据类型4.修改元素数据类型三、数组元素的引用与运算Pandas一、Series二、DataFrame三、数据导入四、数据导出五、数据处理1.处理重复值2.处理缺失值3.字段抽取4.字段匹配5.插入记录6.修改记录7.交换行列7.排名索引8.记录合并9.数据标准化10.数据分组1
转载
2023-08-11 14:23:50
3850阅读
点赞
随着近几年大数据越来越火，Python的热度也跟着蹭蹭上涨，Python能在数据科学领域独占鳌头，离不开一些强大的库的支持，下面小编搜集了几个最实用的Python库。如果你正在学习Python，也许这篇文章能帮助你快速上手数据分析。1.Anaconda相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的，打算学习 Python 来做数据分析的你，是不是
转载
2024-08-26 09:09:44
34阅读
在JDK提供的java.text包下，有一个NumberFormat类，该类提供了丰富的数字格式化方法，NumberFormat类是一个常用的数字处理类。
其常用的API如下：
转载
2023-07-20 18:27:42
74阅读
python数据处理实战 二、需求 对杂乱文本数据进行处理 部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为‘万元人民币' 单位，用sql脚本进行字符串截取即可完成，但是后面发现数据并不规则，条件判断太多清洗质量也不一定，有的前面不是左括号，有的字段里面
python 的unittest 没有自带数据驱动功能。所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或者yaml中获取测试数据）【通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个
转载
2024-06-28 20:15:52
24阅读
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
转载
2023-06-28 15:50:52
429阅读
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
转载
2023-08-09 10:53:15
327阅读
Stream是JDK8引入的一个类型，类似Iterator迭代器，帮助开发者以流的方式处理数据。
转载
2023-05-26 22:20:47
134阅读
# 如何使用Java进行GIS数据处理
## 1. 流程梳理
首先，我们需要了解整个流程的步骤。下面是实现"java做GIS数据处理"的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取GIS数据 |
| 2 | 进行数据处理 |
| 3 | 输出处理后的结果 |
## 2. 代码实现
### 步骤1：读取GIS数据
在这一步，我们需要使用Java代码来读
原创
2024-04-10 06:30:20
84阅读
面板数据模型选择 一般而言，面板数据模型的误差项由两部分组成，一部分是与个体观察单位有关的，它概括了所有影响被解释变量，但不随时间变化的因素，因此，面板数据模型也常常被成为非观测效应模型；另外一部分概括了因截面因时间而变化的不可观测因素，通常被成为特异性误差或特异扰动项(事实上这第二部分误差还可分成两部分，一部分是不因截面变化但随时间变化的非观测因素对应的误差项Vt，这一部分一般大家的处理办法是通
转载
2023-11-24 12:53:04
76阅读
数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一，几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。一 用Python做数据化运营Python是什么？数据化运营又是什么？为什么要将Python用于数据化运营？1. Python是什么Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python开发的初衷其实是一个开发程序语言，而非
转载
2023-11-27 10:36:26
29阅读
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
转载
2023-09-12 15:19:41
65阅读
尝试学习Python，更主要还是为了解决工作中的困难。现在的工作，需要汇总和分析所有site的销量、费用和活动执行情况，由于工作量较为庞大，而实际上并不复杂，所以摸索尝试用python进行处理。当然，写到这里的时候，我还是个刚刚完成编程环境搭建的、刚开始接触列表的纯小白，由于工作并不涉及到编程，我决定跳跃发展，直接尝试通过在网上找到的代码来完成Excel数据处理工作，希望在这个过程中逐渐熟悉pyt
转载
2023-05-27 09:30:57
218阅读
文章目录1. pandas简介2. pandas 用法2.1 pandas的数据格式2.2 数据的导入和自生成数据pandas的行列数据的获取pandas 条件筛选数据pandas数据的数据处理pandas 缺失值，重复(异常值)等的处理缺失值的处理补充（数据相关性的计算）以及显著性检验 1. pandas简介pandas是一个是一个python包，可以很大程度上加快我们对数据的处理。花费时间把
转载
2024-01-11 21:43:37
98阅读
