数据重构

最新推荐文章于 2023-01-31 00:30:00 发布
最新推荐文章于 2023-01-31 00:30:00 发布
阅读量205 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45093440/article/details/108190693
博客介绍了数据处理相关操作，包括数据合并时需控制axis以确定横向或纵向合并，还提及使用stack函数进行转置，以及运用groupby分组函数对数据进行分组。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据的合并
要控制axis 横向还是纵向合并

stack函数 转置
groupby分组函数

【数据分析】数据重构
hahahaxiaolailai的博客
08-23 722
数据重构 数据的合并 # 导入基本库 import numpy as np import pandas as pd # 载入data文件中的:train-left-up.csv text = pd.read_csv('/Users/chenandong/Documents/datawhale数据分析每个人题目设计/招募阶段/第二章项目集合/data/train-left-up.csv') text.head() text_left_up = pd.read_csv("data/train-left-up
数据分析-数据重构
qq_44795205的博客
08-22 483
学习内容 数据合并 数据聚合运算 学习笔记 1、stack函数是什么？ 函数原型：np.stack(array,axis,out=None) 2、数据合并的方法 （1）使用concat方法 list_up = [text_left_up,text_right_up] result_up = pd.concat(list_up,axis=1) result_up.head() （2）使用DataFrame自带的方法join和append方法 resul_up = text_left_up.join(te
重构大数据统计
博文视点（北京）官方博客
08-15 3076
大数据丛书 阿里技术丛书 重构大数据统计（阿里巴巴集团技术丛书，大数据丛书。大型互联网公司大数据分析实践经验！大数据分析人员必修必学的内功。基于本书内容开发的数据分析工具已在阿里巴巴集团内部使用，取得显著效果。） 杨旭 著   ISBN 978-7-121-22500-0 2014年8月出版 定价：79.00元 404页 16开 编辑推荐 大型互联网公司一线大数据分析实践！
动手学数据分析Task03
qq_45160226的博客
06-19 271
数据重构 数据的合并 train-left-up.csv为左三列的正向排序 train-right-up.csv为右八列的正向排序 #使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up list_up = [text_left_up,text_right_up] result_up = pd.concat(list_up,axis=1) result_up.head() #使用concat方法：将train
基于Jacobi ADMM的传感网分布式压缩感知数据重构算法.pdf
08-08
《基于Jacobi ADMM的传感网分布式压缩感知数据重构算法》 在无线传感器网络(WSNs)中，数据采集通常采用分布式方式，由于网络节点众多且分布广泛，数据的高效处理和恢复至关重要。本文提出了一种利用Jacobi ADMM...
从数据重构的角度进行无监督文档摘要
03-10
但是，这篇文章提出了一种新的无监督框架，称为基于数据重构的文档摘要（Document Summarization based on Data Reconstruction，简称DSDR）。该方法的创新之处在于，它是从数据重构的角度出发，生成包含那些能够...
点云数据重构+基于泊松算法+点云数据处理
10-20
点云数据重构是三维扫描和建模中一个关键的过程，它涉及将收集到的散乱的点集合重新组织成一个连贯、平滑的表面。这种方法对于保持对象的几何细节和质量至关重要，尤其是在进行文物修复、工业设计、影视特效和数字...
论文研究-DSSR：一种纠删码中用于数据重构的数据源选择算法 .pdf
08-16
分布式存储系统与纠删码：数据重构与网络延迟 在现代信息技术中，分布式存储系统扮演着至关重要的角色。它通过将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可用性和可扩展性。为了在分布式存储系统中保证数据...
pca.zip_PCA 特征提取_PCA数据重构_PCA特征提取_pca重构数据_数据特征提取
07-15
6. **数据重构**：通过逆变换，可以从降维后的数据重构出近似的原始数据。这在某些情况下可能有用，比如可视化高维数据或者评估降维对数据质量的影响。 在`code`文件中，可能包含的MATLAB代码会实现以上步骤。通常...
5、数据的重构
PY洋洋
01-31 1283
一、为什么进行数据重构 二、如何进行数据重构
数据分析03：数据重构
weixin_44533660的博客
08-21 291
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样子。 开始之前，导入numpy、pandas包和数据 import numpy as np import pandas as pd #加载数据train.csv df = pd.read_csv("train.csv") df.h
kaggle泰坦尼克数据之数据重构
qq_36226141的博客
06-15 218
复习：在前面我们已经学习了Pandas基础，第二章我们开始进入数据分析的业务部分，在第二章第一节的内容中，我们学习了数据的清洗，这一部分十分重要，只有数据变得相对干净，我们之后对数据的分析才可以更有力。而这一节，我们要做的是数据重构，数据重构依旧属于数据理解（准备）的范围。 ...
数据分析之数据重构
weixin_43595036的博客
09-18 361
数据重构 # 导入基本库 import numpy as np import pandas as pd # 载入data文件中的:train-left-up.csv text = pd.read_csv('train-left-up.csv') text.head() 1. 数据的合并 1.1 将data文件夹里面的所有数据都载入，与之前的原始数据相比，观察他们的之间的关系 text_left_up = pd.read_csv("data/train-left-up.csv") text_left_d
数据重构效果
最新发布
04-01
### 数据重构的最佳实践与效果评估 数据重构是一种优化数据库结构的过程，旨在提高性能、可维护性和扩展性。以下是关于数据重构的一些最佳实践及其效果评估： #### 1. 明确目标并定义范围 在进行数据重构之前，需明确具体的目标以及涉及的数据表或字段。这有助于减少不必要的改动，并集中资源解决核心问题[^3]。 #### 2. 使用适当的设计原则 应用常见的设计模式和软件工程原则可以帮助构建更灵活和高效的数据库架构。例如，“单一职责原则”可以指导如何分离不同功能的实体；“开闭原则”则鼓励通过扩展而非修改现有代码来适应变化[^4]。 #### 3. 验证质量和一致性 在整个重构过程中，持续的质量验证至关重要。可以通过编写单元测试或其他形式的功能测试来确保新旧版本之间的行为一致。此外，自动化工具如DeepSeek可用于辅助分析潜在风险点并确认最终成果满足预期标准。 #### 4. 控制变更规模 为了降低复杂度和错误率，在实施大规模调整时应分阶段执行每一步骤都经过充分讨论后再推进下一环节直至完成全部转换工作为止。 #### 效果评估方法论 - **性能提升**: 测量查询响应时间前后差异作为衡量指标之一。 - **易用性改进**: 收集开发人员反馈看是否觉得操作更加直观简便。 - **成本节约**: 计算存储空间节省情况或者硬件升级延迟所带来的经济效益。 ```sql -- 示例SQL语句展示重构前后的对比 -- 原始状态可能存在冗余列 CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_name VARCHAR(50), product_details TEXT, -- 复杂嵌套信息 ); -- 经过规范化处理后的新版设计方案 CREATE TABLE customers ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) ); CREATE TABLE products ( sku CHAR(8) PRIMARY KEY, description TEXT NOT NULL ); ALTER TABLE orders ADD COLUMN customer_ref INTEGER REFERENCES customers(id), ADD COLUMN item_sku CHAR(8) REFERENCES products(sku); ``` 上述例子展示了如何将原本混合在一起的信息拆分成独立的关系型表格从而增强逻辑清晰程度同时也便于后续管理维护[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值