在数据分析和机器学习应用中，数据的处理和清洗是非常关键的步骤。数据的不准确性、缺失或格式不正确等问题都会对模型的精确度产生影响。在这里，我们将提供一些技术来帮助您更好地处理和清洗您的数据。1.使用Pandas库进行数据分析和处理Pandas是Python中一个非常流行的数据分析库，它提供了灵活的数据结构和数据分析工具，可以用于数据的导入、清洗、分析和可视化等操作。以下是一些使用Pandas进行数据
原创
2023-05-03 19:43:55
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Python----pandas-数据预处理.清洗数据
原创
2022-08-12 10:18:04
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spark处理日期数据全解
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2023-03-06 12:14:17
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一、流处理1.1 静态数据处理在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储，采用 MapReduce 进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。1.2 流处理而流处理则是直接对运动中的数据的处理，在接收数据时直接计算数据。大多数数据都是连续的流：传感器事件，网
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2023-10-26 10:07:17
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数据清洗日期格式数据处理
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2022-07-07 11:07:49
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字符串数据处理
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2022-07-07 11:07:37
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理论知识：UFLDL数据预处理数据预处理是深度学习中非常重要的一步！如果说原始数据的获得，是深度学习中最重要的一步，那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分。 1.数据预处理的方法：①数据归一化：简单缩放：对数据的每一个维度的值进行重新调节，使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内逐样本均值消减：在每个样本上减去数据的统计平均值，用于平稳的数据，对图像一
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2023-07-31 18:24:11
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1.非均衡数据集的处理方法 i) 推荐看一下Haibo He, Edwardo A. Garcia的Learning from Imbalanced Data(据说这篇论文对非均衡数据很赞)这篇paper，写的很系统也很清晰。主要包括四大类方法，1.Sampling 2.Cost Sensitive Methods 3.Kernal-Based Methods
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2023-08-14 13:31:27
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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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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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一、读取数据集import os
import pandas as pd
# 创建一个数据集文件
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) # 创建一个文件夹data，存储路径“..\data”
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
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2023-02-01 21:49:00
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目录1查看/检查数据2处理重复数据--去重3处理无效/缺失值--按条件删除4清除多余字符网上抓取的数据往往不是很规范，需要进行清洗处理提高数据质量，为数据分析做准备。以招聘数据job_data.csv为例，在Python3.x中进行清洗处理。先导入数据清洗所需模块：importpandasaspdimportcsv1查看/检查数据1.1查看数据结构df.shapedf=pd.read_csv('j
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2021-06-03 15:48:38
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数据清洗（ETL）：提取-转换-装载（Extract-Transform-Load）在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。一、数据清洗案例实操——简单案例需求去除网站日志中字段长度小于等于11的日志信息。输入数据58.177.135.108 - - [19/Sep/2013
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2023-09-01 09:17:27
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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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掌握数据预处理流程将收集到的原始数据通加os模块中的open函数写入内存中并读取，之后处理缺失的数据，典型的处理方法包括插值法和删除法。接着，将处理过的数据用pandas转换为张量格式。写入原始数据先创建一个文件，并将原始数据写入内存（保存在csv文件中）：import os
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
data_
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2023-10-11 03:07:53
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Java整理（三）集合框架和数据结构Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：集合框架(Collection)枚举（Enumeration）位集合（BitSet）向量（Vector）队列（Queue）栈（Stack）字典（Dictionary）哈希表（Hashtable）属性（Properties）集合框架(Collection)集合包最常用的有Colle
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2024-02-22 22:36:49
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2.2. 数据预处理 到目前为止，我们已经介绍了一些数据操作的技术，它们都被存为张量格式。为了应用深度学习解决现实世界的问题，我们需要处理原始数据，而不是被很好的存于张量之中的数据。在 Python 中流行的数据分析工具中，pandas 包是最常用的。像 Python 庞大的生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas 可以处理张量数据。因此，我们将简要地介绍使用 pandas 预处理原始数据并
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2023-11-10 21:10:11
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1.Spark SQL概述1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言5）Spark SQL不仅仅是SQL6）Spark SQL远远比SQL要强大7）
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2023-09-08 12:24:42
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最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。大家可以
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2024-08-08 08:56:29
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创建 DataFrame：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (2, 4)), columns=list('ABCD'))
0. 为 data frame 添加新的属性列
>> df['total'] = df['A'] + df['B'] + df['C'] + df['D']
# 等价于 df['tota
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2017-04-13 10:26:00
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