数据整理（合并、堆叠）
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2022-07-07 11:08:14
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一、数据清洗现实中通过各种方式收集到的数据都是“肮脏”的。本节将着重讲解数据清洗的工作，如缺失值的处理、重复数据的处理及如何替代值等具体操作。1、处理缺失值1.1、侦查缺失值通过人工查看DataFrame数据是否有缺失值的方法是很低效的。尤其当数据量大时，人工查看很耗时。通过isnull和notnull方法，可以返回布尔值的对象。这时通过求和可以获取每列的缺失值数量，再通过求和就可以获取整个Dat
原创
2020-09-08 15:01:51
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每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。本期利用之前获取的网易云音乐用户数据，来操作一番。/ 01 / 数据整合首先读取数据。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplo
原创
2020-12-24 16:18:49
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每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。本期利用之前获取的网易云音乐用户数据，来操作一番。/ 01 / 数据整合首先读取数据。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplo
原创
2021-01-19 15:29:57
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Hadoop之Join、计数器、数据清洗概述目录Reduce joinMap join计数器应用数据清洗（ETL）1. Reduce join原理Map端的主要工作：为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。Reduce端的主要工作：在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要
一、读取文件，预处理数据集数据清洗就是对数据的质量进行检查和处理。脏数据定义：由于记录或者储存的原因，导致部分数据缺失、重复、异常、错误，没有分析意义，就叫做“脏数据”。脏数据存在三种情况：缺失值：由于记录或读取的原因，在应该有数据的地方，出现了空白重复值：在不该重复的地方，出现了异常的重复异常值：不合理的数据处理思路拿到一份数据集，首先要导入pandas模块，读取文件对数据集进行格式转换，做简单
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2023-10-25 14:42:20
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一、前言上两期文章中，我们已经了解到“数据”是一个庞大的体系（如下图所示）；并用了菜市场的例子，为大家讲解数据来源的含义，用买菜的例子，为大家讲解数据采集的步骤；而今天小陈主要给讲解，我们“买完菜”以后，怎样进行择菜、洗菜，即数据清洗的过程。二、数据清洗（择菜、洗菜）想一步步了解数据清洗究竟是怎样如何运作的，首先我们需要明确数据清洗的概念是什么？1. 数据清洗的基本概念与重要性数据清洗——重新检查
目录开头常见设置读取read_csv 读取参数读取csv/excel指定单元格数据导出查看数据选取数据处理数据删除删除指定行重命名缺失值查看处理数据替换数据批量替换数据格式转换转float转时间格式批量格式转换筛选数据汇总分组，排序，透视合并crosstab / pivotpivot字段合并重命名每列重新排序数据清洗删除掉文本中的数字文本分割split()re.split（）多层索引 开头常见设
文章目录第一章 大数据概述1.1 进入大数据时代的原因1.2 大数据概念1.3 大数据应用第二章 大数据采集基础2.1 传统数据采集技术2.2 大数据采集基础2.2.1数据的发展2.2.2大数据来源2.2.3大数据采集技术第三章 大数据采集架构3.1 概述3.2 Chukwa数据采集3.3 Flume数据采集3.4 Scribe数据采集3.5 Kafka数据采集3.5.1 概念理解3.5.2 消
之前听别人说，一个好的数据分析师80%的时间都花在数据清洗上，一个高质量的数据集才能支撑的了接下来的数据分析和应用。什么是好的数据质量呢，我认为只要满足俩个方面就可以了：1.完整：比如说 缺值少值，值不完整，NAN之类2.合法：数据的类型，内容,大小是符合该特征的。比如，一个年龄的特征值不可能出现小数，也不可以是“张三”。 如何进行数据清洗：填充：这一步通常用于处理缺失值。这是一个比较尴
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2023-09-28 22:54:33
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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
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2022-06-20 11:36:35
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文章目录数据集成数据清洗探索性分析(EDA)数据集字段说明代码实现读取数据集区分离散变量和连续变量由于数据集比较规范，为了演示注入脏数据对变量status_account随机注入字符串添加两列时间格式的数据添加冗余数据特殊字符清洗时间格式统一样本去除冗余探索性分析添加缺失值缺失值绘图对于连续数据绘制箱线图，观察是否有异常值查看数据分布源码 数据集成评分卡模型开发需求确定后，接下来需要收集数据，进
文章目录第1关：Iris 分类任务描述相关知识1：观察数据集2：RFormula 特征提取3：pandas 的 concat 函数编程要求代码实现————————————————————————————————————————第2关：图片识别 - 坦克类型分类任务描述相关知识1：数据集介绍2：加载图片数据集3：将一维数组转换成 Spark 中的向量4：将向量与标签进行绑定并将其转换成Datafr
定义: 在数据清洗过程中，很多时候需要将不用的数据整合在一起，方便后续的分析，这个过程也叫数据合并合并方法： 常见的合并方法有堆叠和按主键进行合并，堆叠又分为横向堆叠（不常见）和纵向堆叠（常见），按主键合并类似于sql里面的关联操作。横向堆叠将两张表或多张表在X轴方向，即横向拼接在一起纵向堆叠将两张表或多张表在Y轴方向，即纵向拼接在一起注意使用c...
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2022-11-10 10:10:05
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我们在分析数据之前要清洗数据，通过Python的Pandas库来对数据进行清洗，清除空值，重复值等。
再用Pandas的图形函数进行数据分析。 ...
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2021-04-28 21:35:13
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我们在分析数据之前要清洗数据，通过Python的Pandas库来对数据进行清洗，清除空值，重复值等。
再用Pandas的图形函数进行数据分析。准备数据2016年北京PM2.5数据集数据源说明：美国驻华使馆的空气质量检测数据数据清洗1. 导入数据用Pandas库的read_csv()导入csv文件import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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2021-04-18 18:53:23
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Python编程学习圈 2020-12-181.目的数据探索是为了提前发现数据中包含的一些简单规律或特征；数据清洗是为了留下可靠数据，修正不可靠数据，去除脏数据的干扰。2.数据探索的核心①数据质量分析；②数据特征分析（即对数据的分布、对比、周期性、相关性、常见统计量等进行分析）3.数据清洗步骤（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）①一般遇到缺失值，处理方式有：删除
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2021-04-04 14:24:42
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1.背景介绍数据清洗是数据预处理的重要环节，它涉及到数据的整理、纠正、去噪等多种操作，以提高数据质量，提升模型性能。数据校验和数据验证是数据
利用python整理表格数据由于疫情数据量大，且时间跨度大从2020.1.23-2020.2.2日，可以利用‘’日期‘标签进行筛选： 首先需要python环境以及都三方库pandas 一下是实现代码：import pandas as pd
data=[]
dfd = pd.read_excel('F:\gbh\python\practice\大创\data\武汉疫情数据\迁徙.xlsx')
#df
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2023-06-20 21:42:36
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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的数据显然是我们不想要的，成为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求
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2023-09-25 18:37:26
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