# Python 数据处理和分析包
在今天的数据驱动世界中，Python 作为一种广泛使用的编程语言，因其强大的数据处理和分析能力而备受青睐。众多的库和框架使得数据科学家和分析师能够高效地处理各种数据。在本文中，我们将介绍一些常用的 Python 数据处理和分析包，并通过代码示例进行说明。
## 常用的数据处理和分析包
1. **Pandas**: Pandas 是一个强大的数据分析库，提供
原创
2024-10-31 11:00:22
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在当今数据驱动的时代，Python 作为数据处理和分析框架之一，广泛应用于机器学习、数据挖掘和科学计算等领域。本篇文章将揭示在项目中遇到的一个常见问题，并详细记录解决此问题的全过程。
## 问题背景
最近，我们在一个数据分析项目中遇到了性能瓶颈，尤其在处理大数据集时，分析过程的延迟显著增加。业务影响如下：
> “我们的用户对此反应强烈，因为数据更新的及时性直接影响到决策能力以及用户的使用体验
文章目录基础包导入csv文件操作显示所有行列查看基本情况查看缺失值缺失值填补查看特征分布loc和iloc的用法对两个不同的列表取差值尝试语句准确率、精准率、召回率、F1值sklearn导包SimpleImputer填补缺失值特征编码普通随机划分训练集测试集k折交叉验证划分训练集测试集解决画图中文乱码问题用shap图显示特征分布取值简单使用catboost样本分布不均衡时适用的SMOTE算法 基础
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2024-01-12 22:04:39
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笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中
原创
2023-09-20 14:38:08
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海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司 戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对
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2007-12-17 10:22:00
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数据处理
数据处理是将数据从给定形式转换为更有用和更期望的形式的任务，即使其更有意义和信息。使用机器学习算法，数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形，视频，图表，表格，图像等等，这取决于我们正在执行的任务和机器的要求。数据处理是机器学习（ML）中的关键步骤，因为它为构建和训练ML模型准备数据。数据处理的目标是以适合建模的格式清理、转换和准备数据。数据
原创
2023-08-15 14:46:52
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笔者在实际工作中，有幸接触到海量的
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2010-05-27 22:05:00
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项目名称：邮箱数据处理分析环境搭建： hadoop-2.0 hive-0.10 zookeeper-3.4.5 jdk-6 sqoop-1.99测试阶段：目前集群4台机器，处理数据14TB(听说会扩展到12台左右)每天机器的硬件配置要求：X86服务器4颗cpu（6核） 32GB内存 4TB硬盘 4千兆网口用到的框架： hive
原创
2014-11-21 16:51:00
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作者：jiangzz 背景介绍Spark是一个快如闪电的统一分析引擎（计算框架）用于大规模数据集的处理。Spark在做数据的批处理计算，计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍，因为Spark使用比较先进的基于DAG 任务调度，可以将一个任务拆分成若干个阶段，然后将这些阶段分批次交给集群计算节点处理。MapReduce VS SparkMapReduce作为第一代大数据处理框
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-11 18:54:49
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海量数据价值的挖掘，需要大数据技术框架的支持，在目前的大数据平台搭建上，Hadoop是主流的选择之一，而精通Hadoop的大数据人才，也是企业竞相争取的专业技术人才。大数据技术Hadoop所得到的重视，也带来了大家对Hadoop的学习热情。今天我们就从大数据入门的角度，来分享一下Hadoop是如何工作的。 Hadoop最初由雅虎的Doug Cutting创建，其核心的灵感，就是MapReduce，
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2023-09-14 13:44:27
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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什么是物联网数据分析：物联网数据分析，又称Link Analytics，是阿里云为物联网开发者提供的设备智能分析服务，全链路覆盖了设备数据生成、管理（存储）、清洗、分析及可视化等环节。有效降低数据分析门槛，助力物联网开发工作。更多关于物联网数据分析内容：物联网数据分析与可视化物联网数据分析的主要能力包括：数据管理物联网数据分析服务提供轻松易上手、快捷低成本的数据管理能力。同时支持一键配置IoT设备
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2024-05-12 15:05:46
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在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！1、《笨方法学python》推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非
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2023-08-09 16:25:22
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数据分析处理需求分类1事务型处理在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点：一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列;三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一
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2018-09-27 15:33:50
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# Python情感分析数据处理
情感分析是一种自然语言处理（NLP）的技术，用于识别和提取文本中的主观信息。随着社交媒体和在线评论的普及，情感分析变得愈发重要，帮助企业了解用户的反馈和情绪。本文将为您介绍如何使用Python进行情感分析的数据处理过程，包括代码示例和相关工具的应用。
## 1. 数据收集
进行情感分析的第一步是数据收集。数据可以来自社交媒体评论、在线产品评论或新闻文章等。在
前言Meta分析是对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。要做好一个meta分析最重要的就是选题，选题决定了工作量大小，选题的新颖性、临床实用性决定了研究的价值，也决定了文章投稿的难易程度。而选定了研究方向之后，具体的研究步骤包括七个部分。1一、制定检索策略，确定纳入研究的文献按照选题指定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献资料选择和提
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原创
2021-03-28 06:44:12
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本书主要针对企业办公人员、财务人员、市场分析人员、数据统计与管理人员等所撰写，它全面介绍了在多个领域中的数据处理与分析应用案例，每个案例都具有很强的实用性与可操作性。全书共分11章，分别介绍了数据输入与编辑、数据管理与分析、数据分析运算中的常用函数、数据分析中常用图表、数据分析中数据透视表（图
原创
2008-06-20 18:50:21
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二、数据清洗及特征处理? 2.1 缺失值观察与处理2.1.1 缺失值观察查看列数据import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./train.csv')
# 查看列数据
df[['Age','Cabin','Embarked']].head()查看特征缺失值个数# 方法 1: df.isnull()
ageIsNull = d
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2024-09-30 13:53:31
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第三章《数据分析实战》--第三章 python实现主要利用分组统计分析了企业某游戏的销售额下降的主要原因。这一章主要利用交叉列表（或叫作透视表）的方式来剖析企业用户数量减少的原因。假设是因为某个群体的用户锐减导致当月用户比上个月的用户数少，因此主要利用python中的pandas、matplotlib模块完成书中分析。1、读取数据、合并数据首先将工作路径设置到数据文件所在位置，具体操作见第三章第一
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2023-10-18 09:04:00
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