import cx_Oracle
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.AL32UTF8' # 读取oracle数据所用编码
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
def g
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2023-12-09 14:39:03
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## Python数据缺失率
在数据分析和机器学习任务中，我们经常会遇到数据缺失的情况。数据缺失指的是数据中存在空值或缺失值的情况，即某些数据项的值未被记录或丢失。缺失数据可能会导致分析结果的不准确性或模型的不稳定性。因此，了解和处理数据缺失是数据科学家和分析师的重要任务之一。
在Python中，我们可以使用各种库和方法来处理数据缺失。本文将介绍一些常用的方法，帮助读者了解如何处理和分析缺失数
原创
2023-09-09 11:44:37
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1、准备测试数据 [root@linuxprobe test3]# cat test.map 1 snp1 0 55910 1 snp2 0 85204 1 snp3 0 122948 1 snp4 0 203750 1 snp5 0 312707 1 snp6 0 356863 1 snp7 0
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2020-10-12 21:13:00
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PySpark UDF 只使用一个计算节点的问题原因分析默认的并行度设置PySpark在执行UDF（用户定义函数）时，默认可能不会利用所有可用的计算节点。这是因为UDF通常在单个节点上执行，并且如果没有正确设置分区，可能会导致数据倾斜或不平衡的分布。数据分区不足如果你的数据没有被平均分配到多个分区中，那么处理这些数据的任务就可能只在一个节点上执行，导致其他节点闲置。资源限制集群配置或资源管理器（如
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2024-06-19 05:43:17
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1、脚本 [root@centos79 test]# cat test.sh #!/bin/bash #step1 check ped file uniqn=$(sed 's/\r//g' $1 | cut -d " " -f 7- | sed 's/ /\n/g' | sort -u | wc - ...
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2021-10-31 12:57:00
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1、shell脚本 [root@centos79 test]# cat test.sh #!/bin/bash ## step1 for i in $(seq `sed -n "$=" $1`); do sed -n "$i"p $1 | cut -d " " -f 7- | grep -o "0" ...
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2021-10-31 18:00:00
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# 深入了解 Spark 的缺失率
在数据处理与分析的世界中，Apache Spark 因其高效的分布式计算能力而备受青睐。然而，在处理大量数据时，缺失值的存在常常是一个不可回避的问题。本文将详细探讨 Spark 的缺失率，并提供一些代码示例，帮助读者理解如何定位、处理和减小缺失率对数据分析的影响。
## 什么是缺失率？
缺失率指的是数据集中缺失值占总值的比例。在数据分析中，缺失值会影响模型
1、R实现 dir() dat <- read.table("outcome.ped") dim(dat) dat <- dat[,-(1:6)] loci <- data.frame(v1 = rep(1, 2 * nrow(dat))) for (i in 1:(ncol(dat)/2)) { ...
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2021-10-31 14:50:00
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sparksql_统计每行缺失值_统计每列缺失值df_miss = spark.createDataFrame([ (1, 143.5, 5.6, 28, 'M', 100000),
原创
2022-07-18 15:06:54
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一、缺失值的统计和删除缺失信息的统计
缺失数据可以使用 isna 或 isnull （两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失
如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引
如果想要同时对几个列，检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或者没有缺失的行，可以使用 isna, notna 和 any, all 的组合。缺失信息的删除
数据处
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2023-11-27 22:52:00
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目录混淆矩阵准确率精确率召回率P-R曲线F1 score参考资料 分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1
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2024-06-13 09:32:09
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2019-07-24 17:02:00
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## Python员工留存率分析及处理缺失离职日期
在现代企业管理中，员工的留存率（Retention Rate）是评估公司健康和员工满意度的关键指标。通过分析员工在特定时间段内的留存情况，企业能够识别出潜在的问题并进行相应的调整。然而，在实际的数据分析过程中，缺失值的处理常常是一个巨大的挑战。在本文中，我们将使用Python为您展示如何进行员工留存率的分析，并处理缺失的离职日期。
### 什
在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值，异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃，填充，替换，去重等操作，实现去除异常，纠正错误，补足缺失的目的。1. 数据列缺失的4种处理方法 数据缺失分为2种：行记录的缺失，这种情况又称为数据记录丢失；数据列值的丢失，即由于各种原因导致的数据记录种某些列的值缺失。这里重点讨论数据列类型缺失值的处理，通常有4种处理思路：丢弃补全 相对于丢弃而言，补全是更加常用的
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2024-09-10 09:58:13
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# Python 数据集中的数据缺失处理
在数据科学和机器学习的领域，数据缺失是一个常见且必须解决的问题。数据缺失可能影响模型的性能和预测的准确性，因此了解如何识别和处理这些缺失值至关重要。在本文中，我将教你如何在Python中识别和处理数据集中的数据缺失，流程如下：
## 数据缺失处理流程
下面是一个简单的步骤表，列出了实现数据缺失处理的基本流程：
| 步骤 |
原创
2024-08-28 06:38:01
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# Python中的缺失数据填充
在数据处理和分析过程中，经常会遇到数据中存在缺失值的情况。缺失数据可能会影响到我们对数据的分析和建模结果，因此需要对缺失数据进行填充处理。Python作为一种功能强大的数据处理工具，提供了多种方法来处理缺失数据。本文将介绍一些常用的填充缺失数据的方法，并结合代码示例进行说明。
## 缺失数据的处理方法
### 1. 删除缺失数据
最简单的处理方法是直接删除
原创
2024-05-31 06:45:34
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工作中我们经常碰到这几个概念，由于这几个概念意思很接近，给我们带来很大的困惑，有时还把他们搞混，今天我们就来谈谈这几个概念，希望对大家理解他们能有所帮助。 在讲述这几个概念之前，我们先看看信号一般是如何在信道上传输的。如上图所述，虽然我们只想传输bit0~bit7，但由于通信机制的限制，我们必须在bit0之前加上start bit或者起始帧，在bit7之后加上stop bit或者结束帧，
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2024-06-06 10:51:02
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# R语言计算特征缺失率实现流程
## 1. 理解缺失值
在开始计算特征缺失率之前，我们需要先理解什么是缺失值。在数据分析中，缺失值指的是数据集中的空值或NA值，表示该数据点的某个或某些特征没有记录或无法测量。
## 2. 导入数据
首先，我们需要导入数据到R环境中。可以使用以下代码将数据读入一个数据框中：
```R
data 计算缺失率
计算缺失率 --> 可视化缺失率
可
原创
2023-09-13 09:26:53
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1.概念1.1表达式表达式是由数据、算符、数字分组符号（）、自由变量和约束变量等以能求得数值的有意义的排列方法所得的组合（类似于数学的公式）。如 1+1 2+11.2语句一个语法上自成体系的单位，它由一个词或句法上有关联的一组词构成。 在程序当中的语句一般是用来完成各种功能。如print() for 循环。语句的执行会对程序产生影响。1.3程序程序就是由一条一条的语句和表达式组成。1.4函
题记：我知道有很多网上的现成工具能统计词频字频。但自己动手总是比较有乐趣。本人文科毕业，毫无编程经验，Python是从零开始自学自练，如有错误还请不吝指正。在编写汉字教材的时候，需要统计汉字在教材中出现的频率（请注意是单个的汉字，不是词。）。这样可以更好的了解教材汉字的分布、安排汉字的复现等。这次的需求是：统计HSK1和HSK2这两本教材中的汉字，在HSK3教材里出现的次数。为了实现这一点，工作流
