一．前期準備 1.Windows Sever 2012 64位（Kettle_Master） 一定要有除C盤以外的其他盤存在，關閉服務器防火牆 2.Centos7.2 64位（Kettle_Slave）需要以rpm方式安裝webk
清理不一致的術語拼寫（即“美國”，“美國”，“美國”等）。將數值（即1.23億美元）的文本描述值轉換爲可用於分析的實際數值（即123000000）。識別特定列的哪些行包含搜索項提取和清除日期的值刪除重複的行使用散點圖來顯示不同列中的值之間
文章目錄數據分析過程定位數據獲取數據清洗數據存儲數據加工數據展現數據使用數據大數據分析特點4vNoSQL四種大數據處理採集預處理數據清洗遺漏數據離羣點處理噪聲的處理不一致數據處理數據集成數據轉換規範化離散化稀疏化合計處理數據泛化屬
數據清洗 # 示例數據 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,100,(10,3)), columns=lis
os.path.splitext(“文件路徑”) 分離文件名與擴展名；默認返回(fname,fextension)元組，可做分片操，切片操作中方便找到以一些特殊的後綴的文件夾。 example： import os path_01
文章大綱統一數據接入數據清洗的目的解決數據質量問題讓數據更適合做挖掘、展示、分析數據清洗的步驟第0步：數據導入及元數據處理第一步：缺失值清洗第二步：格式內容清洗第三步：邏輯錯誤清洗第四步：非需求數據清洗第五步：關聯性驗證數據採集建
下載數據網站： https://www.kaggle.com/c/airbnb-recruiting-new-user-bookings/data 下載最下面的文件 清洗工具，pandas 清洗內容：日期轉換，缺失值處理，異常值
上一篇：《Using OpenRefine》翻譯~13 第四章：數據集關聯 數據集之間並不是互相獨立的。總在某些時候，可能在你預想不到的地方，數據之間互相關聯，比如，如果你的數據集有一列是關於國家的數據，那麼這列就和國家地理數據庫有關聯。
主要需要pd.ExcelWriter([文件路徑])方法 參考官方文檔： >>> writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') >>> df1.to_excel(writer,'Sheet1')
import numpy as np x = np.array([1,2,3,4,5]) y = np.array([0,2,3,4,6]) z = np.array([[1,2],[3,4]])#二維數組 np.mean(x==
目錄 1.亂碼符號種類較少，用replace() 2.亂碼字符種類較多，用re.sub() 3.提取字符串中的中文字符 4.提取字符串中的中文字符和數字 5.提取其他 數據清洗的時候一大煩惱就是數據中總有各種亂碼字符，比如！@#￥%……&
作者：寒小陽 && 龍心塵 時間：2016年1月。 出處： http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50451460 http://blog.csdn.net/l
在python中可能會遇到，None表示空的對象，空也是一個對象。 Numpy中的缺失數據 a = np.array([1,2,3,None]) b = np.array([5,6,7,8]) print(a.dtype) pri
數據歸一化 數據歸一化的原因：在實際應用中，樣本的不同特徵的單位不同，會在求距離時造成很大的影響。比如：在兩個樣本中腫瘤大小的分別爲1cm和5cm，發現時間分別爲100天和200天，那麼在求距離時，時間差爲100、大小差爲4，那麼其結果
機器學習中的模型訓練只是其中的一個步驟，有好的的數據才能得到好的模型。但是在現實情況下，數據往往是存在一些缺失值的，怎麼取處理這些缺失值，使數據表現更完美也是一個特別重要的步驟。 缺失值處理方法綜述 缺失值是指粗糙數據中由
诺坎普奇迹
2020-06-16 14:52:24
