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数据清洗使用Python进行。

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简介:
本资源在内容上借鉴了《干净的数据 ——数据清洗入门与实践》的部分思想,但其主体内容主要由作者本人独立撰写而成。

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客服
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  • Python代码简单的
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    本教程介绍如何使用Python编程语言执行基本的数据清洗任务,包括处理缺失值、去除重复项和格式化数据等步骤。 简单试水……
  • 使Java脚本在Kettle中示例
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    本示例介绍如何运用Java脚本在Kettle工具内执行复杂的数据清洗任务,包括数据验证、转换及错误处理等关键步骤。 这是一个Kettle转换的脚本示例,可以通过该示范结合Java代码来进行数据清洗。
  • Kettle 在 Excel 中
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    本教程介绍如何使用Kettle工具在Excel环境中执行复杂的大数据清洗任务,包括数据转换、去重及格式化等操作。 在进行大数据Excel数据清洗时,可以利用Kettle工具并结合JavaScript来实现更复杂的数据处理任务。这种方法有助于提高数据质量,并最终将清洗后的数据导入到Excel中。
  • PythonOpenStreetMap地图
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    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。
  • Weblog KPI: 使Flume采集日志,MapReduce,HiveETL处理
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    本项目专注于构建一个高效的网络日志分析系统。采用Apache Flume收集网站运营日志,并通过MapReduce框架清洗和预处理数据;最后利用Hive执行复杂的数据提取、转换与加载操作以支持深度数据分析需求。 使用Web-Hadoop Flume采集日志数据,通过MapReduce进行日志清洗,并利用Hive执行ETL操作。
  • Python资料.rar
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    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思维导图
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    《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
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    《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
  • Python pandas 入门教程
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    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。