第二章：数据清洗

最新推荐文章于 2025-11-23 16:03:49 发布
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通过数据源搜索的数据一定要经过清洗，才能让数据发挥价值。保证数据分析结果的准确性

kaggle泰坦尼克数据之数据清洗及特征处理
qq_36226141的博客
06-14 1310
2 第二章：数据清洗及特征处理 我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的亚子。 2.1 缺失值观察与处理 我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如我们可以看到Cabin列存在NaN，那其他列还有没有缺失值，这些缺失值要怎么处理呢 2.1.1 任务一：缺失值观察 (1) 请查看每个特征缺失值个数 (2) 请查看
数据分析第二回-数据清洗与特征处理
qq_45019698的博客
03-17 1350
数据清洗与特征处理 本文记录2022年3月组队学习-动手学数据分析教程知识点,采用kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 教程内容开源地址: github: https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis gitee:https://gitee.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis 接下来要重点研究一下数据清洗，一般我们拿到数据的时候，有很多错误的情况。所谓的错误，就是数据中有缺失值，
Java日志清洗实战示例 - 从脏数据到干净数据
最新发布
qq_35666191的博客
11-23 924
*** 日志锚点接口* 用于在日志中标记重要的业务节点*//*** 获取锚点名称*//*** 获取锚点描述*//*** 检查日志是否包含此锚点*//*** 提取锚点信息*//*** 锚点信息*/// 锚点名称// 锚点属性// 在日志中的位置// 构造方法、getter、setter省略。
第二章：数据清洗及特征处理
weixin_44370085的博客
03-17 1559
数据清洗与特征处理
离线数据处理 任务二：数据清洗
taoyundao_1的博客
12-31 3052
若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。//（4）将ods.customer_inf 与dwd.customer_inf表数据合并并去重，数据存入表dwd.customer1_inf。19991 曾凤兰 20221230。19998 赵丹丹 20221230。19991 曾凤兰 20221230。19998 赵丹丹 20221230。
【数据分析11天打卡DAY2】第二章 数据清洗及特征处理2.1
vegetable6的博客
09-15 854
数据分析打卡第二天
第二章：数据清洗及特征处理 task01.ipynb
01-14
第二章：数据清洗及特征处理 task01.ipynb
数据分析之Kaggle Titanic竞赛——第二章：数据清洗及特征处理、数据重构、可视化
Jelly's Blog
08-21 2051
动手学数据分析——第二章：数据清洗及特征处理、数据重构、可视化0. 前言1. 数据清洗及特征处理1.1 缺失值缺失值观察与处理2. 数据重构3. 数据可视化 0. 前言 前面一章的内容大家可以感觉到我们主要是对基础知识做一个梳理，让大家了解数据分析的一些操作，主要做了数据的各个角度的观察。那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。 1. 数据清洗及特征处理 我们拿到的数据通常是不干净的，所
第二章：第一节数据清洗及特征处理.ipynb
07-15
第二章：第一节数据清洗及特征处理.ipynb
第二章：第一节数据清洗及特征处理-课程
韩绘锦的博客
08-19 909
【回顾&引言】前面一章的内容大家可以感觉到我们主要是对基础知识做一个梳理，让大家了解数据分析的一些操作，主要做了数据的各个角度的观察。那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。 开始之前，导入numpy、pandas包和数据 #加载所需的库 import numpy as np import pandas as pd #加载数据train.csv df=pd.read_csv('
数据挖掘导论（第二版）第2章：数据.pptx
09-30
数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据规约等过程，旨在剔除噪声、纠正错误、填充缺失值或简化数据集。 随着数据预处理的完成，我们开始接触数据挖掘过程中的两个关键概念：相似度和距离。这两个概念帮助我们理解...
《Pandas数据处理》（二）——数据清洗及特征处理
qq_41430142的博客
08-18 4039
【回顾&引言】前面一章的内容大家可以感觉到我们主要是对基础知识做一个梳理，让大家了解数据分析的一些操作，主要做了数据的各个角度的观察。那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。 开始之前，导入numpy、pandas包和数据 #加载所需的库 import numpy as np import pandas as pd #加载数据train.csv data=pd.read_csv(
python数据清洗（一）
小小鹿luby的博客
12-06 4984
第一部分探索数据  提供在Python中清理数据所需的所有技能，从学习如何诊断问题数据到处理缺失值和异常值。 所以你刚刚得到了一个全新的数据集，并且渴望开始探索它。 但是你从哪里开始，你怎么能确定你的数据集是干净的？ 本章将向您介绍Python中的数据清理世界！ 您将学习如何探索数据，以便诊断异常值，缺失值和重复行等问题。   1、加载和查看数据 在本章中，将查看来自NYC Open ...
动手学数据分析 第二章之数据清洗及特征处理
xuerucomeon的博客
06-19 480
今天周六，本来文章应该早点儿开始完成的。事实证明，一到周末，我的拖延症懒癌就特别容易犯。既没有比往常开始的时间早，也没有往常写得看得多，摊手。 起步走，我们拿到数据的时候
java清洗数据库数据
Shiguangteng的博客
11-15 504
- 替换为实际的版本号 -->
Java批量数据清洗
qq_45122010的博客
05-09 3432
数据清洗
使用java对大量存在重复且不规律的数据进行统计分析【数据清洗模块】（如需借鉴，请务必标明作者）
weixin_45510412的博客
05-25 1240
问题1：对于64w条评教数据，我们如何对其进行可信度分析 一. 数据清洗 处理前的数据（部分） 第一轮清洗源码 package CleanData; import Data01.AllComment; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; /** * description: CleanData.FirstClean * * 第一轮清洗： * 对数据进行初步粗处理 * * 剔除的数据特征：总评数据重复 * * 第一
使用Java编写基于机器学习的自动化数据清洗系统
PcTechpro的博客
09-20 512
数据清洗是数据预处理的重要步骤，它涉及到检测和纠正数据集中的错误、缺失值和异常值。通过自动化数据清洗系统，我们可以大大减少人工处理数据的工作量，并提高数据的质量和准确性。通过以上步骤，我们可以使用Java编写一个基于机器学习的自动化数据清洗系统。在完成数据清洗和机器学习任务后，我们可以评估模型的性能并进行后处理。这些算法可以帮助我们识别数据集中的模式和关系，并进行相应的操作。请注意，上述代码示例仅为演示目的，实际使用时可能需要根据数据集和任务的特定要求进行适当的修改和调整。
"西南财经大学《统计学》第二章：统计数据收集与整理
《统计学》第二章-统计数据.ppt是西南财经大学《统计学》课程组的教材，并围绕统计数据的收集、整理、显示、进行统计分析的方法进行了详细的阐述。生成文本的内容涉及了课程的第一节到第四节。 在第一节中，详细...
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