把json数据转化到一个对象中，再用对象直接调用 ...

一、概述 Protocol Buffers 是 Google 公司开发的一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。 Protocol ...

在上一个小demo中，我们能够看出，其实返回的日期格式也是不对的，现在返回的是一个时间戳，并不是一个标准的日期格式。 解决办法： 第一种：在要转化的实体类中添加@JSONField注解 第二种：配置fastjson的消息转换器，来处理日期格式的问题 ...

数据清洗是数据分析过程中一个非常重要的环节，数据清洗的结果直接关系到模型效果和最终结论。在实际中，数据清洗通常会占数据分析整个过程的50%-80%的时间。下面介绍以下数据清洗主要的步骤和任务。 1.数据预处理阶段 该阶段的主要任务是将数据导入数据库中，然后查看数据：对数据有个基本的了解 ...

前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量 统计师的Python日记【第7天：数据清洗（1）】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas ...

　　接触Python两年多了，还从来没有独立用Python完成一个项目，说来惭愧。最近因为工作需要，用Excel和oracle整理数据貌似不可行了，于是转向Python，理所当然的踩了很多坑，一一记录下来，避免以后再次入坑，毕竟不常用，好了伤疤就会忘了疼··· 业务场景： 　　领导拿来几个 ...

https://blog.csdn.net/wanght89/article/details/78188591?locationNum=4&fps=1 ...

数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 原文链接：https://www.zhihu.com/question/22077960 从两个角度看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，也都有相应的解决方式和方法。 包括缺失值处理、异常 ...