学习笔记(45):Python数据清洗实战-数据整理

最新推荐文章于 2024-07-22 07:08:23 发布
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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

本教程将引导您了解如何打开和使用Excel的库功能，通过实际操作演示，让您快速掌握Excel库的基本用法。
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学习笔记(05):Python数据清洗实战-csv文件读写
01-20
数据清洗之文件操作 读取：csv文件 实用read_csv方法读写，结果为dataframe格式 读写csv文件，文件名称用英文 参数较多，可以自行控制，很多使用默认参数 读csv，常用编码utf-8,gbk,gbk2312,gb18030 实用to_csv...
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学习笔记(03):Python数据清洗实战-Pandas常用数据结构series和方法
01-20
在Python的数据处理领域，Pandas库是不可或缺的一部分，它提供了高效的数据结构和强大的数据分析工具。在数据清洗过程中，Pandas的Series数据结构尤其重要。Series是Pandas的基础数据结构之一，类似于一维数组，但...
用编程方法进行 数据清理
明顯有閒
05-11 1356
用编程方法进行 数据清理 Programmatic Data Cleaning: 1. Define 2. Code 3. Test 步骤一: 定义(Dfine) 确定处理问题的方案，并以文字形式记录下来。 步骤二：代码(Code) 然后，将这些文字转化为代码。 步骤三：测试(Test) 最后，检验数据，看代码是否奏效。...
数据清洗常用代码
MsSpark的博客
12-17 3447
数据清洗过程中，经常需要对缺失值和异常值进行查看和处理，常用代码总结如下： 一、缺失值处理 1.1 缺失值识别 # 查看数据缺失情况 # 输入数据集 # 输出各字段缺失值的数量以及占比，并降序展示 def missing(data): missingSum=data.isnull().sum() #总缺失值 missingSumPrt=100 * data.isnull().sum()/len(data) #缺失值占比 MissingTb1=pd.concat([missingSu
pandas 数据清洗
大义Python
10-21 263
读入数据 import os import sys import pandas as pd import numpy as np def readpm(filename,startline=2):#读入数据函数 return pd.read_csv(filename,header = startline, usecols = [0,2,3,4...
一行Python代码实现数据清洗的18种方法
最新发布
xyh2004的博客
07-22 2621
在数据科学和数据分析中，数据清洗是关键的一步，它确保了数据的质量和准确性。虽然一行代码实现18种数据清洗方法可能过于简化，但我们可以展示如何使用Pandas库在Python中通过一行代码来实现一些常见的数据清洗任务。以下示例将使用Pandas库，这是一个广泛使用于数据分析的Python库。
数据处理常用方法及示例——Python数据清洗
遇见0和1的博客
12-15 923
Python用request获取到的网页数据常常要经过筛选处理，转化为我们需要的数据之后再保存到本地，但有些数据过于杂乱要经过多步处理才能转化为我们所需的数据，其实这也算是一种反爬措施。今天总结一些常用的数据处理方法，涉及到 re 正则库和 xpath（lxml库）语法 一、str.replace() ---- 替换 描述 Python中 replace() 方法把字符串中的 old（旧字符串） ...
学习笔记(06):Python数据清洗实战-数据筛选
ursjing的博客
02-13 1028
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
学习笔记(02):Python数据清洗实战-Numpy常用数据清洗函数
weixin_41448040的博客
02-10 300
二、Numpy常用数据清洗函数 1. 数据排序 1）np.array() import numpy as np s = np.array([1,2,3,4,5,2,3,6,1,4,2,3,8]) 2）np.sort() 和 np.argsort() np.sort(s) array([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 8]) np.argsor...
学习笔记(01):Python数据清洗实战-Numpy常用数据结构
weixin_41448040的博客
02-09 328
立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26990/361116?utm_source=blogtoedu Numpy常用数据结构： 【ndarray - N维数组】 Numpy中的数据结构比python中自带的数据结构，如列表、元组、字典等，要快很多。 在Python中，尽量要避免写for循环，因为python和C语言相比，其运算效率较低，尽量要使用nu...
数据清洗（data cleaning）
BDM_Su的博客
03-12 6237
大数据数据清洗（data cleaning）定义1. 缺省值2. 噪声实际过程1. 偏差检测（disrepancy detection）2.数据变换3.迭代执行步骤1和2 定义 现实世界的数据一般是不完整的，有噪声的和不一致的，数据清洗试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，纠正数据中的不一致 所以根据定义，主要有两种值需要进行数据清洗： 1. 缺省值 可以使用回归，贝叶斯或者决策树，通过已有数据...
数据清洗
tangshuai96的博客
08-18 7745
第一讲 概述 经验研究的基本流程 选题-文献学习-理论构造-数据管理-数据分析-论文写作-投稿发表 什么是数据管理 我该用什么数据 我从哪些找数据 我怎么去熟悉数据 我如何清洗数据 我怎样发掘数据的根本规律 第二讲 数据管理前的必备工作 所需数据的大概样貌（教育回报） 1.时间：跨期，尽可能新 2.地点：有全国代表性 3.群体：至少包含劳动年龄人口 4.变量：劳动收入、教育程度、常见人口学变量 自己采集数据还是寻找既有数据 1.理想的数据采集和管理需要大量人力、物力、财力 2.优先寻找既有数据 3.实在找不
InetAddress.getByAddress方法 -- 怎么在Java的byte中存0-255范围的数
月月鸟的博客
11-06 3453
目录InetAddress.getByAddress的用法引申解决方法 InetAddress.getByAddress的用法 科普： 我们现在使用的IPv4是用一个32位的二进制数来存储的，为了方便记忆，会将其分成4个8位的二进制数（4个一字节的二进制数），每8位之间用圆点隔开。而每8位二进制数可以转换为一个0~255的十进制数，例如103.42.176.244，这种写法被称为点数表示法 给定原始IP地址，返回一个InetAddress对象。 参数以网络字节顺序：地址的最高字节在getAddres
数据预处理-数据清洗
小权的博客
03-25 6214
笔者这学期选了一门课程《数据建模的统计方法与分析》，1-16周，在此开贴记录一下学习过程，把自己的学习体会写出来，一则可以分享给大家，共同学习；二则可以加深理解。 工具：Matlab chapt 4 《数据预处理》 主要内容⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪1.数据清洗2.数据集成3.数据变换4.数据规约5.Matlab主要数据预处理函数主要内容{1.数据清洗2....
简单实用的数据清洗代码
weixin_33743880的博客
04-02 1742
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Simple Yet Practical Data Cleaning Codes 作者 |Admond Lee 翻译 | 泰丝·路易斯 校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊·李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接： http...
数据清洗代码
Joe的博客
01-15 3905
本文章参考资kin lim lee在medium上的文章 8个数据清洗代码 文章目录8个数据清洗代码删除多行更改数据类型将分类变量转换为数字变量检查缺失数据删除列中的字符串删除列中的空格用字符串连接两列(带条件)转换时间戳(从字符串到日期到格式) 分别包括： 删除多行 在进行数据分析的时候，并非所有的列都是有用的，使用pandas中drop方法，可以方便地删除指定的列 def drop_mul...
学习笔记(39):Python数据清洗实战-csv文件读写
Aaces的博客
02-12 717
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
学习笔记(80):一学即懂的计算机视觉（第一季）-为什么要图像分割？
Aaces的博客
02-16 656
图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多，但总有“听不透”，“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉，通过生动、细腻的讲解配合实战演练，让学生真正学懂、用会。课程内容分为三篇，包括视觉系统构成，图像处理基础，特征提取与描述，运动跟踪，位姿估计，三维重构等内容。课程理论与实战结合，注重教学内容的可视化和工程实践，为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。...
学习笔记(97):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据增强
Aaces的博客
02-17 411
本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程，包括数据的使用，模型的设计和优化，模型和数据的可视化，图像分类任务，图像分割任务，目标检测任务。...
学习笔记(47):Python数据清洗实战-日期格式数据处理
Aaces的博客
02-12 390
本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。
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