数据预处理的一般方法及python实现 这是一个大数据的时代。我们在很多时候都要处理各种各样的数据。但是并非所有数据都是拿来即可使用,都是要先经过一番处理后才能进行下一步操作。在我们爬到数据或者要处理一份数据文件时,首先要对数据进行清洗和除噪。本文就总结一下,一般数据预处理过程中可能要用到的方法 ...
在数据的处理过程中,一般都需要进行数据清洗工作,如数据集是否存在重复,是否存在缺失,数据是否具有完整性和一致性,数据中是否存在异常值等.发现诸如此类的问题都需要针对性地处理,下面我们一起学习常用的数据清洗方法. .重复观测处理 重复观测:指观测行存在重复的现象,重复观测的存在会影响数据分析和挖掘结果的准确性,所以在数据分析和建模之前需要进行观测的重复性检验,如果存在重复观测, 还需要进行重复项的 ...
2019-11-22 11:50 0 1095 推荐指数:
数据预处理的一般方法及python实现 这是一个大数据的时代。我们在很多时候都要处理各种各样的数据。但是并非所有数据都是拿来即可使用,都是要先经过一番处理后才能进行下一步操作。在我们爬到数据或者要处理一份数据文件时,首先要对数据进行清洗和除噪。本文就总结一下,一般数据预处理过程中可能要用到的方法 ...
数据预处理常用函数 ...
本文来自网易云社区 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或者删除,最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。 所谓的数据清洗,也就是ETL处理,包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中,面对的至少是G级别 ...
对爬虫数据进行自然语言清洗时用到的一些正则表达式 标签中的所有属性匹配(排除src,href等指定参数) 参考链接 # \b(?!src|href)\w+=[\'\"].*?[\'\"](?=[\s\>]) # 匹配特征 id="..." # \b(?!...)排除属性名中 ...
参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1 ...
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 ...
随着大数据时代的发展,越来越多的人开始投身于大数据分析行业。当我们进行大数据分析时,我们经常听到熟悉的行业词,如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而,虽然一个行业词的知名度不如前几个词,但它的重要性相当于前几个词,即数据清洗。 顾名思义,数据清洗是清洗脏数据,是指在数据 ...
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 ...