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2019年疫情数据预处理与数据挖掘可视化的Jupyter源码

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简介：
本项目使用Python和Jupyter Notebook进行2019年新冠疫情相关数据的预处理、分析及可视化展示，旨在通过数据挖掘揭示疫情发展规律。 一、数据预处理与导入 1. 对于2019_nCoV_data.csv文件（包含2020年1月至3月的全球新冠疫情数据），需要执行以下步骤进行数据清洗： （1）删除无用列：Sno编号列为冗余信息，应予以移除。 （2）处理缺失值：对于部分国家和地区对应的地区字段为NAN的情况，将其填充为空白字符串（）以保持一致性。 （3）过滤无效记录：如果某些国家或地区的感染人数为零，则这些行需要从数据集中删除。 （4）统一命名规范：统计受疫情影响的各个国家和地区的数量，并对“Country”列中的特定条目进行标准化，例如将Mainland China, Hong Kong 和 Macau等地区统称为China；同时把Korea, South 改为South Korea以符合国际通用标准。 2. 对于DXYArea.csv文件同样需要执行以下数据清洗操作： （1）统一命名规范：对countryEnglishName列中出现的HongKong和Macao等地名进行修正，统称为China，以便与全球疫情报告保持一致。 （2）日期格式转换：将updateTime字段中的时间信息转化为仅包含日期的新列（命名为updateTime1），以简化数据分析过程并便于进一步处理。 （3）城市名称规范化：鉴于多数城市的地名中未添加“市”字，因此需要删除直辖市下属区域的“区”后缀；对于那些没有固定规律变化的城市名字，则需逐一进行修正。

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  • 2019年疫情数据预处理与数据挖掘可视化的Jupyter源码
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    本项目使用Python和Jupyter Notebook进行2019年新冠疫情相关数据的预处理、分析及可视化展示，旨在通过数据挖掘揭示疫情发展规律。 一、数据预处理与导入 1. 对于2019_nCoV_data.csv文件（包含2020年1月至3月的全球新冠疫情数据），需要执行以下步骤进行数据清洗： （1）删除无用列：Sno编号列为冗余信息，应予以移除。 （2）处理缺失值：对于部分国家和地区对应的地区字段为NAN的情况，将其填充为空白字符串（）以保持一致性。 （3）过滤无效记录：如果某些国家或地区的感染人数为零，则这些行需要从数据集中删除。 （4）统一命名规范：统计受疫情影响的各个国家和地区的数量，并对“Country”列中的特定条目进行标准化，例如将Mainland China, Hong Kong 和 Macau等地区统称为China；同时把Korea, South 改为South Korea以符合国际通用标准。 2. 对于DXYArea.csv文件同样需要执行以下数据清洗操作： （1）统一命名规范：对countryEnglishName列中出现的HongKong和Macao等地名进行修正，统称为China，以便与全球疫情报告保持一致。 （2）日期格式转换：将updateTime字段中的时间信息转化为仅包含日期的新列（命名为updateTime1），以简化数据分析过程并便于进一步处理。 （3）城市名称规范化：鉴于多数城市的地名中未添加“市”字，因此需要删除直辖市下属区域的“区”后缀；对于那些没有固定规律变化的城市名字，则需逐一进行修正。
     
  • Python疫情数据可视化_疫情数据_Python_数据可视化_疫情
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    本项目利用Python语言对疫情数据进行收集、处理和分析，并通过多种图表形式实现数据可视化展示。 通过时事数据可视化系统，可以清晰地了解全球疫情分布的情况及其密度，从而制定相应的应对策略。
     
  • 数据挖掘的预处理
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    简介：数据挖掘预处理是数据分析的关键步骤，涉及数据清洗、集成、变换和减少等操作，旨在提升数据质量和一致性，为后续的数据分析与模型构建奠定坚实基础。 ### 数据挖掘预处理 #### 一、简介 数据挖掘预处理是数据挖掘过程中一个非常关键的步骤，它直接影响到后续的数据分析结果的准确性和有效性。预处理过程通常包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等多个环节。本书旨在全面介绍数据挖掘预处理的理论与实践，帮助读者理解如何有效地准备数据，从而提高数据挖掘的质量。 #### 二、数据探索作为过程 本章将探讨数据探索的过程，这是预处理阶段的第一步。数据探索主要包括了解数据的基本结构、发现数据中的异常值、识别数据之间的关系等。通过数据探索可以更好地理解数据集的特点，为后续的预处理工作提供方向。 #### 三、世界的本质及其对数据预处理的影响 这一章节会讨论真实世界的数据特点及其对数据预处理的影响。真实世界的数据往往是不完整、含噪声且具有多样性的。理解这些特性对于设计有效的预处理策略至关重要。 #### 四、数据预处理作为一个过程 数据预处理不仅是一项技术活动，更是一个系统的过程。本章将详细介绍数据预处理的各个步骤及其相互之间的关系，帮助读者建立一个完整的预处理框架。 #### 五、获取数据——基本的预处理 获取高质量的数据是数据预处理的基础。本章将讲解如何收集数据、清理数据并进行初步的格式化处理，以确保数据质量符合后续分析的要求。 #### 六、采样、变异性与置信度 采样是在数据量过大时常用的一种方法。本章将介绍如何通过合理的采样减少数据量的同时保持数据的代表性。同时，也会探讨如何评估采样的变异性以及如何确定合适的置信水平。 #### 七、处理非数值变量 非数值变量如分类变量在数据集中十分常见。本章将介绍多种处理非数值变量的方法，例如独热编码、标签编码等，以便将它们转换为适合机器学习算法的形式。 #### 八、规范化与重新分布变量 规范化是数据预处理的一个重要步骤，目的是使不同范围内的变量处于同一数量级上，从而避免某些特征在计算过程中占主导地位。本章将深入讨论不同的规范化技术和应用场景。 #### 九、替换缺失值和空值 缺失值和空值是数据集中的常见问题。本章将提供几种有效的策略来处理这类问题，包括删除含有缺失值的记录、用平均值中位数填充缺失值等方法。 #### 十、序列变量 序列变量是指具有时间顺序的数据，如时间序列数据。本行内容稍有修改以符合语境：本章将介绍如何处理这类数据，包括时间窗口的选择、序列数据的平滑等技术。 #### 十一、准备数据集 在完成上述所有预处理步骤后，本章将指导如何最终整合数据，形成可供数据分析或建模使用的数据集。 #### 十二、数据调查 数据调查是检查数据预处理结果的有效性的重要手段。本章将介绍如何通过统计测试、可视化等方法评估预处理后的数据质量。 #### 十三、使用准备好的数据 本书还将介绍如何将经过预处理的数据应用于实际的数据分析任务中，以及如何根据数据分析的结果调整预处理策略。 此外，本书还附带了两个附录：一个是关于如何使用随书提供的示例代码的指南；另一个则提供了进一步阅读的资源列表，以帮助读者深入了解数据挖掘预处理的相关知识和技术。
     
  • 数据挖掘的预处理
    优质
    简介：数据挖掘预处理是指在进行数据分析和模式识别之前，对原始数据进行清理、集成、变换及减少等步骤的过程，以提高数据质量和挖掘效率。 ### 数据挖掘预处理 #### 一、数据的概念 数据是构成数据集的基本组成部分，用于描述现实世界中的实体。在数据科学领域，我们通常通过一组属性来描述一个数据对象，这些属性反映了该对象的特征，如眼睛的颜色或温度等。多个属性共同定义了一个数据对象，并且这些对象也被称作记录、实体或者观测。 #### 二、数据预处理的重要性 数据预处理是整个数据挖掘流程中的关键步骤之一。未经处理的数据往往包含噪声、缺失值和异常值等问题，这些问题若不妥善解决将直接影响后续分析的准确性和质量。通过有效的预处理过程可以提高数据的质量，并使其更适合建模与分析，从而获得更精确的结果。具体的预处理包括以下几个方面： 1. **数据清洗**：识别并修正或删除错误、缺失、不准确或者无关的数据。 2. **数据集成**：将来自不同来源的数据合并在一起，解决冗余和冲突问题。 3. **数据转换**：把原始数据转化为适合挖掘的形式，如规范化和离散化等。 4. **数据消减**：减少处理成本的同时保持数据完整性，通过降低总体数据量来实现这一目标。 5. **相似度与相异度计算**：评估对象间的相似程度或差异程度，在聚类和分类任务中尤为重要。 #### 三、数据清洗 数据清洗涉及识别并解决集中存在的问题，包括但不限于： - **缺失值处理**：可以通过填充平均值或者中位数等方式填补缺失值，也可以直接删除含有这些空白的记录。 - **噪声数据处理**：使用统计方法或模型来检测和修正不准确的数据。 - **重复数据去除**：识别并移除数据集中的重复项以避免分析偏差。 #### 四、数据集成与转换 将来自多个来源的数据整合在一起，形成一个统一视图的过程被称为“数据集成”。在这一过程中可能会遇到以下问题： - **冗余性**：不同源中可能有表示相同信息的属性。 - **冲突**：同一属性在不同的源头可能存在差异化的表现形式或值域。 为有效处理这些问题，通常需要采取标准化、转换技术等策略来统一和调整数据的表现方式及范围。 #### 五、数据消减 减少数据量但保持其特征完整性的过程称为“数据消减”。常见的方法包括： - **维度归约**：通过主成分分析（PCA）或选择重要特征等方式降低数据集的维数。 - **数值归约**：利用采样技术或者分箱来缩减大量值的数量，减少存储需求。 #### 六、相似度和相异度 在数据分析中计算对象间的相似性和差异性十分重要。常用的方法包括： - **欧几里得距离**：适用于连续属性的比较。 - **曼哈顿距离**：同样用于连续变量之间的测量。 - **余弦相似度**：适合于高维数据集中的对比分析。 - **杰卡德系数**：用以衡量两个集合间的重叠程度。 #### 结论 有效的预处理是确保数据挖掘任务成功的关键。通过执行适当的清洗、集成、转换和消减策略，可以显著提高数据质量，并使后续的分析结果更加准确可靠。同时恰当计算相似度与相异度有助于深入理解内部关系，为决策支持系统提供有力支撑。
     
  • 数据抓取、清洗、预处理、可视化及分析挖掘
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    本课程涵盖数据抓取、清洗和预处理技巧，并深入讲解如何进行数据分析与可视化，助力学员掌握从原始数据到洞见报告的全流程技能。 采集京东商城中百威啤酒的评论数据，包括评论内容、评论时间、消费者所在地区、几天后发表评论、评分以及下单时间等信息。通过对这些数据进行清洗和预处理，可以了解用户购买该款啤酒的原因、好评与差评的主要原因、哪些地区的购买量较大，以及好评与购买时间和物流之间的关系。
     
  • Python疫情数据可视化与PyEcharts
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    本课程聚焦于使用Python进行疫情数据分析和可视化，深入讲解利用PyEcharts库创建动态图表的技术，帮助学员掌握疫情数据展示的专业技能。 一：数据准备阶段此次数据所有来源均从这两个地方得到： 1. 腾讯各省份市的疫情接口； 2. 腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口。 二：工具和环境： IDE：Pycharm 第三方模块： 1. json 主要功能：处理接口数据； 2. requests 主要功能：获取接口数据； 3. pandas 主要功能：将数据保存为csv； 4. datetime 主要功能：文件保存时间； 5. pyecharts 版本 1.7.0，主要功能：数据可视化制作地图等。 环境 python3.7 浏览器：Chrome 三：具体功能实现： 1. 数据获取 def get_data(self):
     
  • Python数据挖掘中的数据预处理
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    本简介探讨在Python环境下进行数据挖掘时的数据预处理技术，包括清洗、转换和特征选择方法，旨在提升数据分析效率与模型准确性。 在数据挖掘过程中，原始数据往往包含大量缺失值、不一致性和异常情况，这些因素会严重影响到模型构建的效率，并可能导致结果偏差。因此，在进行数据分析之前，需要执行一项重要的步骤——数据清洗。完成这一过程后，通常还会继续或同时开展一系列的数据预处理工作，包括集成、转换和规约等操作。 整个数据预处理阶段的目标是提升数据质量以及使其更好地契合特定分析技术和工具的需求。据统计，在大多数情况下，数据预处理所占用的时间可以达到整个项目周期的60%左右。
     
  • 疫情数据源码与可视化的参考文献.rar
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    该资源文件包含关于疫情数据分析、源代码及可视化技术的相关研究文献和资料，适用于研究人员和技术开发者。 本次新冠疫情的时空大数据分析包括以下内容：1. Python源码及疫情数据（1月15日至7月29日）；2. 疫情可视化图表；3. 时空数据分析；4. 参考文献。
     
  • 奥运会数据挖掘与可视化预测——基于机器学习和Jupyter的数据分析项目
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    本项目运用机器学习技术及Jupyter平台，深入挖掘奥运赛事历史数据，旨在通过数据可视化手段精准预测比赛结果。 2020东京奥运会数据分析与可视化程序基于Jupyter平台，并参考了Kaggle上的历史数据进行建模预测。该程序可以使用任何年份的奥运会数据作为训练集，包含完整的数据集并方便快捷地运行。本次预测采用了近120年的奥运奖牌榜作为训练数据，以参赛国家/地区的GDP、人口等经济和社会指标为参照因素。此外，实现了多个数据分析展示功能，可用于课程设计或大作业项目中。
     
  • Python疫情数据分析可视化
    优质
    本项目运用Python进行疫情数据的采集、分析及可视化展示，旨在通过图表清晰呈现疫情发展趋势与分布情况，为公众提供及时准确的信息参考。 以下是根据您的要求对给定的代码进行格式化后的版本： ```python import json import csv # 打开JSON文件并加载数据 with open(DXYArea-TimeSeries.json, r, encoding=utf-8) as file: infos = json.load(file) # 将数据写入CSV文件中，如果文件已存在则追加内容 with open(data.csv, a, newline=) as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[updateTime,provinceName,currentConfirmedCount,confirmedCount]) # 写入JSON中的每一行信息到csv文件 for info in infos: writer.writerow(info) ``` 请注意，上述代码片段中没有原始版本的逗号错误，并且添加了对每条记录写入CSV的操作。