数据清洗和准备 (待更新)

最新推荐文章于 2026-01-01 16:58:32 发布
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#数据分析

本文介绍处理数据集中缺失值的有效方法，包括使用isnull、notnull判断缺失，通过dropna删除缺失，以及利用fillna填充缺失。掌握这些技巧对于提升数据质量至关重要。

文章目录

1 处理缺失数据

关于缺失数据处理的函数：isnull、notnull、dropna、fillna

pandas由入门到精通-数据清洗-字符串处理
qq_48081868的博客
08-27 417
文中用S代指Series，用Df代指DataFrame数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分箱，随机采样，向量化编码等方法。每种方法都给出了代码和实例，并用表格进行总结。
【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】电商数据分析案例-9.1 业务场景与数据准备
kngines
05-08 1436
【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】电商数据分析案例-9.1 业务场景与数据准备
第七章-文本数据
lx12633036的博客
06-26 326
import pandas as pd import numpy as np string类型的性质 string与object的区别 string类型和object不同之处有三： 字符存取方法（string accessor methods，如str.count）会返回相应数据的Nullable类型，而object会随缺失值的存在而改变返回类型 某些Series方法不能在string上使用，例如： Series.str.decode()，因为存储的是字符串而不是字节 string类型在缺失值存储或运
mysql数据库实现亿级数据快速清理
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z4331016的博客
04-20 1万+
今天收到磁盘报警异常，50G的磁盘被撑爆了，分析解决过程如下：1. 进入linux服务器，查看mysql文件夹中各个数据库所占的磁盘空间大小 看到了吗，光olderdb就占了25G2. 用SQLyog登录mysql数据库，查看数据库各个表的占用空间情况SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'aaa',       table_rows AS '...
如何使用正则做文本数据的清洗（文章内有福利）
li123128的博客
04-30 4316
　　阅读目录 　　 　　1 新闻语料的准备 　　 　　2 高效读取文件 　　 　　3 正则表达式提取文本信息 　　 　　4 正则清洗文本数据 　　 　　5 正则HTML网页数据 　　 　　6 实战案例：批量新闻文本数据清洗 　　 　　手工打造文本数据清洗工具 　　 　　作者 白宁超 　　 　　2019年4月30日09:43:59 　　 　　前言：数据清理指删除、更正错误、不完整、格式有误或多余的数...
深度学习（十二）过拟合的解决方案（清洗数据、增强数据、正则化、Dropout）
QuinnHanz的博客
06-03 5758
基本上所做的项目中都出现了过拟合，这也是每个神经网络训练者需要面对的问题。越多的神经元，就越能表达复杂的模型，但也不是越多越好，在训练样本有限的情况下，很容易导致过拟合。过拟合的解决方案：1、重新清洗数据2、增加训练数据量3、损失函数加正则化项（详细可看正则化惩罚项文章链接） 不同惩罚系数下的拟合结果对比如图，惩罚系数λ=0.001伸出的爪子本质就是过拟合了，λ=0.1泛...
利用Python进行数据分析2-数据清洗和准备
qq_46068895的博客
07-16 1368
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要⽤在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。pandas和内置的Python标准库提供了⼀组⾼级的、灵活的、快速的⼯具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。
手把手教你如何利用python进行列表数据清洗
一键难忘的博客
11-20 4451
利用scrapy crawl 从某网站爬取到近28000组数据，如下表，观察发现，在景区类型一列，有的是普通景区不是A级景区，那么如果我们需要一个都是A级的景区的表格怎么办，手动对于如此庞大的数据量显然不合适，那么，使用python将会非常简单。观察上图，发现没有景区的一栏没有任何数据，这显然不利于我们对数据的处理，我们利用wsp的查找替换功能，将None的数据随意替换为一个方便区分的数据。接下来我们观察发现，我们需要区分的景区类别在每一组的第二个位置，也就是类别的第一个下表a[1]。
R语言之数据清洗与准备
weixin_43595036的博客
08-22 1万+
数据清洗与准备 环境配置 library(mlbench) # 将会使用到包中的BostonHousing数据集 library(funModeling) # 探索性数据分析工具包，本节内容中将会使用到它的status()函数，打印整体数据质量 library(tidyverse) # 数据转化工具包，本节内容中将会使用它包含的dplyr中的管道函数 %>% library(VIM) # 缺失值可视化工具包，本节内容中将会使用到它的aggr()函数 library(mice) # 缺失值处理工具包，本
数据挖掘准备数据：如何处理出完整、干净的数据？
2303_82176667的博客
07-05 1035
在对业务和数据有了清醒的认识之后，你就要开始收集、处理数据了。这个环节看起来好像是一个非核心环节，实际上在整个过程中却是最重要、最耗时的环节。 就如 2008 年北京奥运会的成功离不开城市规划、场馆建设、志愿者招募等一系列准备工作一样，数据准备在数据挖掘中同样也承担着这样一个重要的角色。原始的数据通常不可能跟你的算法所配，而且其本身也存在着各种各样的问题，如不够准确、格式多样、部分特征缺失、标准不统一、特殊数据、错误数据等，这些问题都将在一定程度上影响你后续算法模型的训练和实施。
精选资源
清华大学精品大数据之数据清洗课程PPT课件（32页）含习题 第8章 清洗RDBMS数据实例.pptx
05-18
随着数据量的激增，数据清洗技术的发展和应用受到了广泛的关注。清华大学作为我国顶尖的高等学府，其出品的大数据-数据清洗课程PPT课件，无疑是掌握这门技术的绝佳资料。 在清华大学的这一课程中，第八章专注于清洗...
基于YOLO11的轨道交通车站客流密度实时监测与拥挤预警系统(数据集+UI界面+训练代码+数据分析)
Dev7z的博客
12-31 568
随着城市轨道交通客流量的不断增加，车站内的拥挤状况已成为影响乘客安全和出行体验的关键因素。为了实现对车站内客流密度的实时监控与拥挤预警，本研究提出了一种基于YOLO11目标检测模型的智能监测系统。该系统通过对车站监控视频进行实时处理，采用YOLO11模型对车站内的乘客进行精确识别与计数，并计算每个区域的客流密度。
基于Python实现亚马逊销售数据分析与预测
yousuotu的博客
12-26 872
亚马逊销售数据集生动地展现了现代商业的一个横截面，揭示了消费者行为和订单履行的趋势。在本笔记本中，我们将探索数据的各个方面——从清理和可视化到开发一个预测交易总额的模型。
数据分析能力在开源AI智能名片链动2+1模式多商户商城小程序中的价值与应用研究
最新发布
专注MarTech应用研究与实施方案
01-01 469
摘要：本文探讨数据分析能力在开源AI智能名片链动2+1模式多商户商城小程序中的核心价值。通过分析该模式特点与运营需求，系统阐述了数据分析的入门路径、有效方法及能力提升策略。研究表明，数据分析能显著提升用户精准营销、供应链优化和运营决策效率，为这一创新商业模式的成功运营提供关键支撑。
基于Python的亚马逊销售数据集探索性数据分析
yousuotu的博客
12-29 606
【代码】基于Python的亚马逊销售数据集探索性数据分析。
Python中的Pandas：数据分析的利器
weixin_40266856的博客
12-28 3507
Pandas是基于 NumPy 构建的开源 Python 数据分析库，由 Wes McKinney 于 2008 年开发，旨在为数据科学家提供一种高效、灵活且易于使用的工具来处理结构化数据。其名称“Pandas”源自"Panel Data"（面板数据）和的缩写。Series：一维带标签的数组，用于表示单列数据。DataFrame：二维表格型数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表，是 Pandas 最常用的数据对象。
数据可视化在交通管理中的应用
xinwr
12-30 668
数据可视化是一种将复杂的数据转换为图形、图像或其他视觉表现形式的技术，旨在帮助人们更直观、快速地理解和分析数据。概念要素详细内容定义数据可视化是将数据转换为图形或图像的过程，通过视觉元素（如形状、颜色、大小等）来传达数据中的信息。目的1. 帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联性。2. 提高数据分析和决策制定的效率。3. 增强数据报告和传达的可理解性。过程1. 数据准备：清洗、转换和整合数据。2. 设计可视化：选择合适的图表类型和视觉元素。3. 可视化展示：创建图表、图形或交互式界面。
金蝶K3WISE数据字典（数据表名称及表查询方式）：涵盖物料设置、生产管理、供应链和财务会计四大模块。为系统二次开发和数据分析提供了全面的SQL参考。
专注于计算机研发知识和资讯分享
12-31 61
本文摘要： 本文整理了金蝶K3 WISE 14.X系统中的核心数据字典查询语句，涵盖物料设置、生产管理、供应链和财务会计四大模块。物料设置部分详细列出了物料主表及9个关联属性表；生产管理包含生产任务单、投料单等关键表；供应链模块整理了采购、销售、库存等28种业务单据表及其关联视图；财务会计部分则包含科目、凭证、核算项目等财务核心表。同时提供了BOS单据模板、审批流程相关的系统表查询方法，为系统二次开发和数据分析提供了全面的SQL参考。
农业智能化：DeepSeek赋能土壤与气象数据分析，精准预测病虫害，守护丰收希望
qinzhenyan的博客
12-28 940
农业智能化正通过DeepSeek等AI技术实现病虫害精准预测。传统防治方法存在效率低、污染大等问题，而DeepSeek能深度分析土壤和气象数据，构建预测模型。土壤数据（湿度、pH值等）和气象数据（温湿度、降水等）是预测关键因子，但具有时空变异性。DeepSeek通过特征学习、多源数据融合和预测建模，实现从数据采集到防控方案生成的闭环管理。该技术可应用于大田作物、设施农业等场景，显著降低农药使用，提升经济效益和生态效益。
OpenRefine 2.6：高效数据清洗神器
OpenRefine提供了一系列功能来支持数据清洗的过程，包括但不限于：识别和处理重复项、合并分散在不同列的数据、填充缺失值、转换数据格式、拆分和重组数据列、数据类型转换（如文本转数字）等。此外，它还支持使用...
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