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RSS订阅原创 #零建一（三）：开始封装，思想如何站立
本文分享了作者在恢复期记录健康数据时遇到的数据清洗与分析问题。文章重点探讨了日期格式污染的解决方案，通过补零函数和连续性裁决算法进行修复。作者详细阐述了数据处理思维比工具更重要的观点，展示了状态分级映射、代偿周期计算等分析方法，并提供了完整的Python实现代码。文章还反思了前期分析思路的错误，强调数据分析应以人为标准而非机械执行。最终通过自动化流程实现了数据清洗与分析，输出了代偿频率报告，同时指出数据清洗的边界问题在于底层污染难以完全避免
2026-05-01 17:13:53
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原创 #零建一案例（二）：用pandas分析，问为什么比会工具更重要
本文记录了作者从零开始学习数据分析的过程，以自身健康监测数据为例进行实践分析。作者强调了数据分析中"问为什么"比工具使用更重要，通过具体案例展示了如何从原始数据中发现问题、定义问题并寻找解决方案。文章详细记录了分析能量枯竭状态的过程，包括数据清洗、异常值处理、特征提取和结果解读等环节，并分享了在日期格式转换、文本统一等过程中遇到的坑及解决方法。作者以自己的学习经历说明，保持好奇心、抓住问题本质比单纯掌握工具更重要，36-60小时的学习时间就能取得显著进步。最后鼓励读者找到自己的纯粹动力，
2026-03-24 22:44:45
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原创 数据清洗的核心：不是函数，是分类——现实问题模拟处理
前言：最近我没有再跑关于我上一篇文章的零件一分析了，我在准备跑面试，到时候边工作边学，一个执行岗的零建一，我后续会同步更新我自己的零件一思路后，同步更新现实世界的零建一思路，因为重要的是对人，工具再难也只是往里填，希望能帮到那些和我一样，面对乱数据不知从何下手的初学者。也欢迎你留言，告诉我你怎么拆的。
2026-03-22 16:35:20
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原创 #从脏数据开始，用pandas清洗并分析自己的健康观测表————一个零建一案例（一）
#背景：因为我的身体异常，全身心崩溃，这些数据，是我恢复期开始每天记录的痕迹，最初完全在床静卧一个多月，但我恢复的速度完全快的离谱，所以暂时只记录了我一个月后离开静卧后续的情况，现在开始从零学习数据分析，分析并且清洗我的表格## 1.日期操作处理## 2.时间列处理## 3.处理空值。
2026-03-19 19:13:02
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空空如也
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