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Python数据清洗资料.rar

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简介:
本资料集包含了使用Python进行数据清洗的相关教程、代码示例和实战技巧,旨在帮助数据分析人员高效准确地处理数据。 博文中提到的Python数据清洗所用到的源数据包括在线杂货店订单数据、摩托车销售情况的数据以及淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集。

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客服
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  • Python.rar
    优质
    本资料集包含了使用Python进行数据清洗的相关教程、代码示例和实战技巧,旨在帮助数据分析人员高效准确地处理数据。 博文中提到的Python数据清洗所用到的源数据包括在线杂货店订单数据、摩托车销售情况的数据以及淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集。
  • Python预处理包.rar_Python预处理__python预处理
    优质
    本资源为《Python数据预处理资料包》,包含全面的数据清洗与预处理技巧,适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Python数据预处理示例包括数据清洗、数据整合和数据变换等操作。
  • Python思维导图
    优质
    《Python数据清洗思维导图》旨在通过直观的思维导图形式,帮助学习者系统地理解并掌握使用Python进行数据清洗的关键技术和方法。 这是一份Python数据清洗思维导图,在参加数学建模竞赛时朋友分享给我的。现在与大家分享,希望能一起学习进步。
  • Python中的实战
    优质
    《Python中的数据清洗实战》是一本专注于使用Python进行高效数据处理和准备的技术书籍。书中通过实例讲解如何利用Pandas等库清除、格式化及整理原始数据,帮助读者掌握从杂乱无章的数据中提炼有价值信息的技巧。适合数据分析初学者与进阶者阅读实践。 数据科学家们往往将80%的时间花费在查找、清理和组织数据上,而仅有20%的时间用于数据分析等工作。处理任何数据前的数据清洗是必不可少的步骤。开始工作之前,你应当具备处理缺失数据、不一致性和异常值等混乱情况的能力。进行数据清洗前需要对Numpy和Pandas库有基本的理解。 数据清洗顾名思义,是指识别并纠正数据集中错误记录的过程,包括找出不可靠或干扰的数据部分,并重建或者移除这些信息。虽然在实际操作中常常被忽视,但数据清洗在整个数据分析流程中的作用不容小觑。没有良好的数据清理过程,机器学习预测模型将无法达到我们预期的准确性和效果。 下面我将进一步讨论这些问题以及如何处理不一致性的列问题。
  • Python与预处理
    优质
    《Python数据清洗与预处理》是一本指导读者使用Python语言进行高效数据处理的技术书籍,涵盖数据加载、清理及转换等关键步骤。 在实际工作中获取的数据通常不尽如人意,可能会包含非数值类型的文本数据、重复值、缺失值、异常值及分布不均衡等问题。为解决这些问题,需要进行特征工程相关工作,这一般包括特征使用方案、特征获取方案、特征处理和特征监控等环节。其中最为关键的是特征处理部分,有时也被称作数据预处理。 * 1. 处理非数值类型的数据 * 2. 清除重复值、填补缺失值及排除异常值 * 3. 数据标准化 * 4. 数据离散化 * 5. 调整数据类型和精度转换 * 6. 进行数据抽样 *7. 对数据进行排序
  • 机器学习实验(、聚类等).zip
    优质
    本资源包提供一系列关于机器学习的数据集和实验指南,涵盖数据清洗与预处理技巧及多种聚类算法应用实例。 这份压缩包涵盖了数据科学与机器学习领域的多种关键技术和工具,为数据分析及建模提供了强大支持。它如同一个宝藏库,内藏数据清洗的魔法、聚类的智慧、逻辑回归的推理能力、PCA降维技术以及SVM支持向量机的力量。 首先,数据清洗是这份宝库里的一颗明星。它是进入数据科学领域的第一步,通过各种手段处理和优化原始数据中的问题,包括填补或删除缺失值、去除重复记录及标准化格式等操作。这一步骤确保了后续分析与建模的准确性,并为整个流程奠定了坚实的基础。 其次,在这个信息浩瀚的世界里,聚类技术犹如一颗璀璨明珠。它能够将大量复杂的数据集按相似性进行分组,帮助我们发现隐藏在数据背后的模式和结构。压缩包中提供的这些工具就像一把开启未知领域的钥匙,引领我们在无尽的信息海洋中探索并揭示其内在规律。 第三颗明星则是逻辑回归的推理能力,在这个宇宙般广阔的知识领域内,它是一种强大的预测方法。通过分析已知的数据集来推断出新的、未见过数据的可能性和趋势。这一技术使我们能够更加深入地理解变量之间的关系,并据此做出更准确的预测与决策。 综上所述,这份压缩包不仅包含了一系列实用的技术工具,还提供了一套完整的解决方案体系,帮助用户从原始混乱无序的数据中提炼价值信息并最终转化为可操作的知识成果。
  • 利用PythonOpenStreetMap地图
    优质
    本项目旨在使用Python编程语言对OpenStreetMap提供的原始地图数据进行清理和处理,以提取有价值的信息并提升数据质量。通过代码实现数据预处理、错误修正及格式化等步骤,为地理信息系统开发提供支持。 使用Python对OpenStreetMap地图数据进行清洗。以美国纽约为例来了解该城市的数据统计信息。 文件大小: - map.osm:53.9 MB - osm.db:31.1 MB - nodes.csv:15.9 MB - nodes_tags.csv:2.31 MB - ways.csv:2.05 MB - ways_tags.csv:6.32 MB - ways_nodes.cv :7.04 MB 数据统计: 1、节点数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes; ``` 结果为 185622。 2、路径数量(ways): ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways; ``` 结果为333904。 3、唯一用户数: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT(e.uid)) FROM (SELECT uid FROM nodes UNION ALL SELECT uid FROM ways) e; ``` 结果为10515个不同贡献者。 4、前十位贡献者的数量: ```sql SELECT e.user, COUNT(*) as num FROM (SELECT user FROM nodes UNION ALL SELECT user FROM ways) e GROUP BY e.user ORDER BY num DESC LIMIT 10; ``` 结果为:Rub21_nycbuildings|88077,robgeb|42555,lxbarth_nycbuildings|33760等。 5、highway 的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=highway; ``` 结果为 44697个。 6、bicycle 的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=bicycle; ``` 结果为6368。 7、餐厅的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes_tags WHERE value=restaurant; ``` 结果为 792家餐厅。
  • Python pandas 入门教程
    优质
    本教程为初学者提供使用Python pandas进行数据清洗的基础知识和实用技巧,帮助快速掌握数据处理技能。 Python pandas 数据清洗基础教程介绍了如何使用pandas库进行数据预处理的基本方法和技术。通过本教程的学习,读者可以掌握筛选、转换以及清理不完整或格式错误的数据等技能,从而为后续的数据分析工作打下坚实的基础。
  • [爬取、及可视化教学][贾宁][含程序源码].rar
    优质
    本资料包由贾宁提供,包含全面的数据爬取、清洗与可视化的教程内容和相关程序源代码,适合深入学习数据分析技术。 大数据爬取清洗与可视化教程源码提供了一套完整的教学资料和技术支持,帮助学习者掌握从数据收集、处理到可视化的全流程技能。