大数据作业】使用Python实现数据清洗和预处理

最新推荐文章于 2025-10-29 11:06:35 发布

YbDocker

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文章标签：大数据 python 开发语言

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本文介绍了在大数据领域使用Python进行数据清洗和预处理的步骤，包括使用Pandas和NumPy库加载数据，处理缺失值和重复项，以及特征缩放、选择和编码。通过这些操作，可以准备好数据集以供后续分析和建模。

在大数据领域中，数据清洗和预处理是非常重要的步骤。本文将介绍如何使用Python编程语言来进行数据清洗和预处理的操作。我们将使用一些常见的数据处理库和技术来实现这些任务。

首先，我们需要导入所需的库，包括Pandas和NumPy。Pandas是一个功能强大的数据处理库，而NumPy是一个用于数值计算的库。

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们将加载要进行清洗和预处理的数据集。假设我们有一个名为"data.csv"的CSV文件，其中包含需要处理的数据。

data = pd.read_csv("data.csv")

数据加载完成后，我们可以开始进行数据清洗。首先，我们可以检查数据集中是否存在缺失值。缺失值是指在

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大数据领域数据建模中的数据清洗与预处理

大数据洞察的博客

04-07

1157

在大数据时代，海量的数据蕴含着巨大的价值，但这些数据往往存在质量问题，如缺失值、重复值、异常值等。数据清洗与预处理的目的就是对原始数据进行清理和转换，使其达到数据建模的要求，提高模型的准确性和可靠性。本文的范围涵盖了大数据领域数据建模中数据清洗与预处理的各个方面，包括核心概念、算法原理、实际操作、应用场景等。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，包括数据清洗与预处理的定义、流程和重要性；接着阐述核心算法原理和具体操作步骤，通过Python代码进行详细说明；然后讲解数学模型和公式，并举例说明；

大数据领域 HDFS 的数据清洗与预处理

大数据洞察的博客

04-30

931

随着企业数字化转型加速，日均产生的数据量呈指数级增长，HDFS凭借其高容错性、高扩展性和低成本存储优势，成为大数据存储的事实标准。然而，原始数据普遍存在缺失、错误、格式不统一等问题，直接影响数据分析、机器学习等下游任务的准确性。HDFS数据存储特性对清洗策略的影响分布式数据清洗的核心算法与实现模式从数据采集到清洗后存储的完整工程链路典型行业场景的最佳实践核心概念：解析HDFS架构与数据清洗的内在联系技术体系：涵盖算法原理、数学模型与分布式处理框架工程实践：通过实战案例演示完整流程。

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python数据清洗--数据预处理

qiuqiu1027的博客

03-20

2069

1. 重复值处理 • 数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理 • 重复值一般采取删除法来处理 • 但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等 df.head(5) #对价格和里程数数据进行处理 # 自定义一个函数 def f(x): if '$' in str(x): x = str(x).strip('$') x = str(x).replac...

如何使用Python进行数据清洗和预处理

一键难忘的博客

05-30

6583

数据清洗和预处理是数据科学和机器学习项目中的关键步骤。这些步骤确保了数据的质量和一致性，从而为后续的分析和建模提供了坚实的基础。Python作为数据科学领域的热门编程语言，提供了丰富的库和工具来处理和清洗数据。本文将介绍如何使用Python进行数据清洗和预处理，并提供相应的代码示例。

数据探索与预处理

最新发布

2301_82105769的博客

10-29

907

本文详细记录了电厂数据集的数据预处理流程。实验使用9568条记录的5个数值变量，包括4个环境特征和发电量目标变量。通过Python的pandas、sklearn等库完成了以下关键步骤：1) 统计分析与可视化（箱线图、热力图等）；2) 数据清洗（检测但保留异常值）；3) 标准化处理；4) 主成分分析（累计解释方差73.8%）；5) 湿度离散化分箱；6) K-means聚类（3类）。分析发现AT与发电量呈强负相关，最终预处理数据为后续建模提供了高质量基础。

Python 数据清洗与预处理

Chujun123528的博客

07-15

2371

它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的各种函数和工具，使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。通过这些例子，我们可以看到NumPy库在数组创建、数组运算、切片和索引、数学和统计函数、线性代数以及生成特殊数组等方面的强大功能。这使得数组运算更加灵活和高效。NumPy的数组切片和索引功能与Python内置的列表类似，但提供了更多的灵活性和高效性。NumPy提供了丰富的数组运算函数，包括元素级运算、数组与标量的运算、矩阵运算等。

机器学习：数据清洗与预处理 | Python

爱因斯晨的博客

07-17

5815

我们不论在学习机器学习还是数据分析中，都会涉及很多数据。但原数据不可避免有很多杂志，为了确保结果的准确性，我们需要首先进行数据清洗和预处理。本文聚焦机器学习中的数据清洗与预处理。先阐述其重要性，如同为数据“大扫除”，能提升数据质量、保障结论可靠。接着分八个步骤详细讲解，从环境准备与库导入，到数据加载、初探，再到缺失值、重复值、异常值处理，以及数据类型转换和标准化/归一化，每个步骤都有代码示例和函数解释。最后以鸢尾花数据集为例实践，经各环节处理后保存清洗数据。

python数据合并，清洗以及预处理

qq_61166620的博客

05-25

807

本实验介绍了数据合并中的concat用法以及如何处理异常值，重复值等预处理方法

大数据作业，python MOOC网数据爬虫

12-10

12. **数据清洗和预处理**：爬取的数据可能存在乱码、空值、重复等问题，需要使用Python的数据处理技巧进行清洗和预处理，为后续的大数据分析做准备。 13. **大数据分析概念**：虽然本项目主要是数据爬取，但爬取的...

精选资源

基于Python实现的北京市大数据岗位招聘数据分析及可视化展示项目源代码+数据+爬虫

04-17

3. **数据清洗与预处理**：获取的原始数据通常需要进行清洗和预处理，去除无关信息，统一数据格式，处理缺失值等。Python的pandas库是进行数据操作的强大工具，可以方便地完成这些任务。 4. **数据分析**：使用...

python数据清洗与预处理实战

liuzuoping的博客

12-01

3190

脏数据脏数据可以理解为带有不整洁程度的原始数据。原始数据的整洁程度由数据采集质量所决定。脏数据的表现形式五花八门，如若数据采集质量不过关，拿到的原始数据内容只有更差没有最差。脏数据的表现形式包括：数据串行，尤其是长文本情形下数值变量种混有文本/格式混乱各种符号乱入数据记录错误大段缺失（某种意义上不算脏数据）数据采集完后拿到的原始数据到建模前的数据 ———— there is ...

Python实战：数据清洗与预处理

oandy0的博客

03-20

8583

本文详细介绍了数据清洗与预处理在Python中的实现方法，包括数据清洗、数据转换、特征工程等。通过具体的代码示例，帮助我们掌握数据预处理的技术，为构建高效、准确的机器学习模型奠定基础。

数据清洗（8.3.5-8.3.6）

qq_45810941的博客

11-15

797

一、加载用户数据至用户维度表 1.打开Kettle工具创建转换load_dim_customer，并添加“表输出”控件、“映射（子转换）”控价、“字段选择”控件、值映射控件、“维度查询/更新”控件，以及Hop跳连接线。 2.配置“表输入”控件，进入“表输入”界面单击“新建”按钮，配置数据库连接，配置完成后单击“确认”按钮。在SQL数据框中编写用于获取字段customer_last_update中的最大值，将该值替换成1970-01-01 00:00:00并赋值给临时字段max_dim_customer_

Python 数据清洗 & 预处理入门完整指南

WANGJUNAIJIAO的博客

11-29

337

Python 数据清洗 & 预处理入门完整指南

【Python随手练习】数据清洗

violette_lx的博客

01-30

933

import pandas as pd import os os.chdir('C:\\Users\\Violette\\Desktop\\') data1=pd.read_csv('11数据.csv',encoding= 'gbk',header=None) data1.rename(columns={0:'No',1:'Name',2:'Age',3:'Weight'},inplace...

数据清洗工作

day_ue的博客

07-13

465

数据清洗是数据分析的重要步骤之一，通过处理和修正不符合预期、不完整或错误的数据来提高数据的质量和准确性。数据清洗包括数据去重、缺失值处理、异常值处理、格式转换等。数据清洗的基本流程包括数据预处理、数据去重、缺失值处理、异常值处理、数据格式转换、归一化和标准化、数据合并和切分等。数据清洗需要根据实际情况选择合适的方法和技术，避免对数据造成过度干扰，提高数据分析的可靠性和效率。

数据清洗（第八章示例）

qq_45810941的博客

11-04

645

一、加载日期数据至日期维度表 1.打开Kettle工具创建转换load_dim_date，并添加“生成记录”控件、“增加序列”控件、“JavaScript代码”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线。 2.配置“生成记录控件”，双击生成记录界面，在“限制”处添加生成的日期，默认为10，这里改为3650，即生成10年日期（10*365）；在“字段”框添加字段language（语言），country_code（国家码），initial_date（初始化日期），对生成的日期进行初始化。 3.配置“增加序列”控价，

数据清洗作业（Kettle转换和作业的例子）

qq_45810941的博客

10-06

881

1.转换 1.双击Kettle下的Spoon.bat脚本，启动Kettle工具，在工具栏处选择“文件”—>“新建”->“转换”命令创建一个转换。在Kettle主界面的工作区右击空白处，从弹出的快捷菜单中选择“新建注释”的命令，并且添加注释内容。然后单击“输入”，把“表输入”拖曳到Kettle工作区；单击“输出”，将“文本输入”拖曳到Kettle工作区。按住Ctrl同时选中“表输出”和“文本文件输出”并右击，从弹出的快捷菜单中选择“新建节点连接”命令，在弹出的窗口中选择“起始步骤”和“目标

11 数据清洗工作

qq_40678779的博客

07-01

444

# Author:Nimo_Ding ''' 数据分析师的数据清洗占据了80%的时间。没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘，而清洗是高质量数据的一道保障。养成数据审核的习惯非常重要。 数据清洗规则：完全合一完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。全面性：观察某一列的全部数值，看平均值最大值最小值来判断该列是否有问题。比如数据定义单位标识数值本身。合法性：数据类型内容大小的合法性，比如数据中存在非ASCII字符，性别存在了未知，年龄超过120岁等。唯一性：数据是否存.