今天老师让做了一下数据清洗中的维度清洗。我成功导入并清洗成功。下面是要求和我的操作步骤以及流
数据清洗
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数据清洗(1)不完整的数据(2)错误的数据(3)重复的数据
编辑本段数据清洗 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突
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2012-05-19 18:13:54
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数据清洗的概念 类比定义 数据分析过程 做菜过程 收集数据 明确要做什么菜品 数据清洗 去菜市场买菜 数据分析 炒菜 数据分析报告+数据可视化 拍照+发朋友圈并且吃菜 专业定义 数据清洗是从记录表、表格、数据库中检测、纠正或删除损坏或不准确的记录过程 专业名词 脏数据 没有进过处理自身有一定问题的数 ...
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2021-10-20 22:58:00
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文章目录1.概述调参2.GridSearchCV调参第一步：学习率和迭代次数第二步：确定max_depth和num_leaves第三步：确定min_data_in_leaf和max_bin in第四步：确定feature_fraction、bagging_fraction、bagging_freq第五步：确定lambda_l1和lambda_l2第六步：确定 min_split_gain
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2021-06-18 16:16:51
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数据清洗 数据清洗概念: 数据分析过程: 明确需求>>>收集采集>>>数据清洗>>>数据分析>>>数据报告(数据可视化) 数据清洗专业定义: 数据清洗是从记录表,表格,数据库中检测,纠正或删除损坏或者不正确的记录的过程 专业名词解释: 脏数据:没有经过处理自身含有一定问题的数据(缺失,异常,重复) ...
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2021-10-20 16:17:00
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一、需求 去掉日志，小于11个 二、代码 1、Mapper package com.wt.etl; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apach
原创
2021-07-14 13:58:33
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数据清洗》》1：什么是ETLETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先
数据清洗
到目前为止，我们还没有处理过那些样式不规范的数据，要么是使用样式规范的数据源，
要么就是彻底放弃样式不符合我们预期的数据。但是在网络数据采集中，你通常无法对采
集的数据样式太挑剔。
由于错误的标点符号、大小写字母不一致、断行和拼写错误等问题，零乱的数据（dirty
data）是网络中的大问题。本章将介绍一些工具和技术，通过改变代码的编写方式，帮你
从源头控制数据零乱的问题，并且对已经进入
不登高山,不知天之高也；不临深溪,不知地之厚也。 ——荀子这篇文章讲述的是数据存储方式和数据类型等基本概念、数据清洗的必要性和质量评价的关键点。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~Chapter01 | 数据清洗概况一、什么是数据1、数据的类型2、表格数据3、属性类别二、数据清洗1、什么是数据清洗2、为什么要进行数据清洗3、数据存在的问题三、数据...
原创
2021-09-02 13:56:16
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不登高山,不知天之高也；不临深溪,不知地之厚也。 ——荀子这篇文章讲述的是数据存储方式和数据类型等基本概念、数据清洗的必要性和质量评价的关键点。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~Chapter01 | 数据清洗概况一、什么是数据1、数据的类型2、表格数据3、属性类别二、数据清洗1、什么是数据清洗2、为什么要进行数据清洗3、数据存在的问题三、数据...
原创
2022-04-21 10:42:15
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数据清洗之微博时间清洗
爬取微博的时候时间格式比较乱，存到数据库要统一成datatime类型，所以需要用到对时间的转换这里是对time模块和datetime的模块的使用。
对于当天的有三种:
40秒前
50分钟前
今天 08:12
针对这三种，第一步要做的是获取当前的年月日
import datetime
now = datetime.datetime.now()
ymd = now.str
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2018-07-20 10:59:00
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数据清洗
到目前为止，我们还没有处理过那些样式不规范的数据，要么是使用样式规范的数据源，
要么就是彻底放弃样式不符合我们预期的数据。但是在网络数据采集中，你通常无法对采
集的数据样式太挑剔。
由于错误的标点符号、大小写字母不一致、断行和拼写错误等问题，零乱的数据（dirty
data）是网络中的大问题。本章将介绍一些工具和技术，通过改变代码的编写方式，帮你
从源头控制数据零乱的问题，并且对已经进入
df.lookup() df.query():查询符合某个条件语句的 and or == != < > <= >= ###添加一列的值等于df其中两列的加和df[colname]=Series ###add row :df.
数据基本情况查看from pandas import Series,DataFramefrom numpy import nan as NAdata = pd.read_csv('C://Users//TD//Desktop//hosptdata.csv')print(data.dropna())data.head(5) #显示前5行数据data.tail(5) #显示...
原创
2021-06-09 17:20:22
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