干净整洁的数据是后续进行研究和分析的基础。数据科学家们会花费大量的时间来清理数据集，毫不夸张地说，数据清洗会占据他们80%的工作时间，而真正用来分析数据的时间只占到20%左右。所以，数据清洗到底是在清洗些什么？通常来说，你所获取到的原始数据不能直接用来分析，因为它们会有各种各样的问题，如包含无效信息，列名不规范、格式不一致，存在重复值，缺失值，异常值等…1、了解数据拿到一个全新的数据集，我们需要先
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2023-09-02 00:08:10
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导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。作者：常国珍、赵仁乾、张秋剑本文摘编自《Python数据科学：技术详解与商业实践》，如需转载请联系我们01 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_
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2023-09-08 15:35:37
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据说数据清洗占数据分析工作的80%, 迅速,正确的将数据进行清洗将提高数据分析的效率.数据分析步骤:一. 提出问题 提出业务指标二. 理解数据第一步：准备工作(安装xlrd包,导入包) activate py3，conda install xlrd，import pandas as pd第二步：读取excel数据 pd.read_excel第三步：打印前几行 df.head()第四步：查看多少行
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2023-09-13 12:17:51
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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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这次试用的数据不是第一篇用过的数据，而是从拉勾网重新抓取的数据分析师的数据。本次主要练习数据的读取、数据概述、数据清洗以及简单的数据分析，主要用到pandas包。首先读取抓取的数据，用到pandas，抽取前5行的数据观察import numpy as np
import pandas as pd
fileNameStr='./抓取.xlsx'
xls = pd.ExcelFile(fileName
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2024-01-16 11:13:48
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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，目的是将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为决策提供分析依据。ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。1 ETL体系结构ETL主要是用来实现异构数据源数据集成的。多种数据源的所有原始数据大部分未作修改就被载人ETL。无论数据源在关系型数据库、非关系型数据库，还是外部文件，集成后的数据都将被置于数据库的数据
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2023-09-01 08:26:04
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python数据清洗Pandas数据清洗流程：1.数据的读写：read_csv、read_excel、to_csv to_excel2.数据的探索与描述：info、head、describe、shape、value_counts3.数据的选择与整理：df索引、列的选取、显式loc、隐式iloc、掩码、映射函数map、apply4.数据的分组：groupby5.数据的分割、合并：索引、drop、po
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2024-02-28 13:38:32
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在做数据分析之前，我们首先要明确数据分析的目标，然后应用数据分析的思维，对目标进行细分，再采取相应的行动。我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤：（1）读取 （2）清洗 （3）操作 （4）转换 （5）整理 （6）分析 （7）展现 （8）报告 下面我们用一副待清洗的扑克牌作为示例，假设它保存在代码文件相同的目录下，在 Jupyter Lab 环境中运行以下代码：import numpy as np
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2024-02-29 09:12:35
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在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展，AI 驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用 DeepSeek 进行数据清洗。数据清洗是数据分析的基础，其目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据问题包括：1.缺失值：数据中的某些字段为空。2.重复值：数据中存在重复记录。3.异常值：数据中存在明显偏离正常范围的数
2.2 数据清洗在本节中，我们将回顾一些Spark平台上的数据清洗方法，重点关注数据不完备性。然后，我们将讨论一些Spark数据清洗方面的特殊特征，以及一些基于Spark平台更加容易的数据清洗解决方案。学习完本节，我们将能够完成数据清洗，并为机器学习准备好数据集。2.2.1 处理数据不完备性对于机器学习，数据越多越好。然而，通常数据越多，“脏数据”也会越多——这意味着会有更多的数据清洗工作。数据质
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2023-08-07 22:11:11
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作者：网易云 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗
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2023-08-13 22:35:28
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1.数据ETL综合案例（） 需求：联想集团有一款app产品叫茄子快传（有上亿的活跃用户，集中在第三世界国家） 现在需要开发一个数据分析系统，来对app的用户行为数据做各类分析； 下面的是整个的过程： 涉及到MapReduce和Hive的只有数据清洗和Hive的运算处理需求{
"header": {
"cid_sn": "1501004207EE98AA",
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2023-08-22 12:49:39
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# Spark数据清洗流程
## 1. 简介
在大数据领域中，数据清洗是非常重要的一项工作。而Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以帮助我们高效地进行数据清洗工作。本文将介绍如何使用Spark进行数据清洗，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[读取数据]
C[数据清洗]
D[保存清洗后
原创
2023-12-21 05:08:59
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——尚硅谷课程笔记计数器应用 Hadoop为每个作业维护若干内置计数器，以描述多项指标。例如，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量。 1．计数器API &nbs
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2023-07-12 15:13:20
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上周博主也完成了这个实验，不同于周前辈使用特殊符号切割字符串得到数据的做法，博主使用了正则表达式来匹配数据。在此将我的思路及代码张贴出来，以供后来者学习借鉴。 一、数据情况分析 1.1、数据格式概览 本次实验数据来自于国内某论坛，数据以行为单位，每行
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2024-02-02 10:04:12
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Java_Hive_UDF函数清洗数据_清洗出全国的省份数据最近用Hadoop搞数据清洗，需要根据原始的地区数据清洗出对应的省份数据，当然我这里主要清洗的是内陆地区的数据，原始数据中不包含港澳台地区的数据，用了最简单直接的方式解决，这种方式思路很简单就是简单的归类可以参考一下,但是就是费事，要找全国的地区数据：import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
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2023-09-20 04:45:19
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文章目录1、准备数据2、了解数据3、将数据导入hive4、如何清洗第一行的脏数据？4.1 方式一：shell命令4.2 方式二：HQL (hive sql)4.3 方式三：更新表，过滤首行(个人建议用这个SQL命令)5、每个用户有多少个订单？ (分组)6、每个用户一个订单平均是多少商品？6.1 一个订单有多少个商品？6.2 一个用户有多少商品？6.3 针对步骤6.2，进行用户对应的商品数量 su
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2023-09-08 14:34:40
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日志数据清洗，主要采用spark 的定时任务,清洗出有效数据,并保存到hive数据仓库中存储。常用流程如下：参考：https://gaojianhua.gitbooks.io/bigdata-wiki/content/sparkclean.html
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2023-05-31 13:12:58
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## Java 数据清洗指南
数据清洗是数据分析和数据科学过程中的关键步骤，它确保数据的准确性和可靠性。在众多编程语言中，Java凭借其强大的数据处理能力和丰富的库资源，成为了执行数据清洗任务的优秀选择。本文将介绍如何使用Java进行数据清洗，分享一些实用的代码示例，并通过可视化工具帮助你更好地理解数据清洗过程。
### 数据清洗的流程
在开始数据清洗之前，我们需要了解整个流程。数据清洗通常
原创
2024-09-20 06:27:15
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下载好向圈APP可以快速联系圈友您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册 x前言作者 | 常国珍、赵仁乾、张秋剑 用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握-1.jpg (34.24 KB, 下载次数: 0)2020-10-11 00:38 上传数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。01 重复值处理数据录入
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2023-11-18 16:53:04
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