數據清洗一是為了解決數據質量問題,二是讓數據更加適合做挖掘 一、解決數據質量問題 數據的完整性,比如人的屬性中缺少性別、籍貫、年齡等 數據的唯一性,比如不同來源的數據出現重復的情況 數據的權威性,比如同一個指標出現多個來源的數據,且數值不一樣 數據 ...
數據清洗,使用python數據清洗cvs里面帶中文字符,意圖是用字典對應中文字符,即key值是中文字符,value值是index,自增即可 利用字典數據結構沒有重復key值的特性,把中文字符映射到了數值index。 python代碼如下: data數據時csv格式 上例是真實的數據處理,有兩百列屬性,三萬條數據的原始數據。其中包括中文字符,及缺失值,需要一步步清洗。 備注:發生異常permiss ...
2016-04-18 16:22 0 1646 推薦指數:
數據清洗一是為了解決數據質量問題,二是讓數據更加適合做挖掘 一、解決數據質量問題 數據的完整性,比如人的屬性中缺少性別、籍貫、年齡等 數據的唯一性,比如不同來源的數據出現重復的情況 數據的權威性,比如同一個指標出現多個來源的數據,且數值不一樣 數據 ...
前言 1. 刪除重復 2. 異常值監測 3. 替換 4. 數據映射 5. 數值變量類型化 6. 創建啞變量 統計師的Python日記【第7天:數據清洗(1)】 前言 根據我的Python學習計划: Numpy → Pandas ...
接觸Python兩年多了,還從來沒有獨立用Python完成一個項目,說來慚愧。最近因為工作需要,用Excel和oracle整理數據貌似不可行了,於是轉向Python,理所當然的踩了很多坑,一一記錄下來,避免以后再次入坑,畢竟不常用,好了傷疤就會忘了疼··· 業務場景: 領導拿來幾個 ...
上一節我們通過爬蟲工具爬取了近七萬條二手房數據,那么這一節就對這些數據進行預處理,也就是所謂的ETL(Extract-Transform-Load) 一.ETL工具的必要性 數據分析的前提是數據清洗。不論如何高大上的算法,遇到 ...
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Jul 4 18:40:55 2018 @author: zhen""" import pandas as pdimport numpy as np# 創建空的df,保存測試數據test_df ...
1.數據錯誤: 錯誤類型– 臟數據或錯誤數據• 比如, Age = -2003– 數據不正確• ‘0’ 代表真實的0,還是代表缺失– 數據不一致• 比如收入單位是萬元,利潤單位是元,或者一個單位是美元,一個是人民幣– 數據重復 2.缺失值處理: 處理原則–缺失值少於20%•連續變量 ...
1、知識點 2、中文數據清洗(使用停用詞) 3、英文數據清洗(使用停用詞) 4、nltk的停用詞進行數據清洗 ...
之前發過一篇關於定位csv中的特殊字符的,主要是用到了python的自帶的函數,近期又遇到了一些新的問題,比如isdigit()的缺點在於不能判斷浮點型,以及小數中有多個小數點的情況。發現還是正則表達式更靈活一些。 更多的字符判斷代碼可以參考下面 ...