python進行數據預處理-pandas
安裝pandas，命令行輸入 pip install pandas 導出pandas以及它主要的兩個數據結構Series和DataFrame import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFram 從csv或txt文件中讀取數據 ...
原文：基於pandas進行數據預處理
很久沒用pandas，有些有點忘了，轉載一個比較完整的利用pandas進行數據預處理的博文：https: blog.csdn.net u article details 引入包和加載數據 清洗數據 查看數據維度以及類型 缺失值處理 查看object數據統計信息 數值屬性離散化 計算特征與target屬性之間關系 查看數據維度以及類型 查看object數據統計信息 Ps.原文中axis的處理是不對的 ...
2018-07-23 19:10 0 1451 推薦指數：
相關推薦
數據預處理 | 使用 Pandas 進行數值型數據的 標准化 歸一化 離散化 二值化
。 但是Z-Score方法是一種中心化方法，會改變原有數據的分布結構，不適合對稀疏數據做處理。 ...
pandas + jupyter進行數據處理
前言 上一篇文章已經將python所有職位的數據全部爬取並保存了下來，接下來我們要進行數據的處理，從所有的python職位中篩選出有測試、開發、運維的關鍵字職位來進行對比分析python在開發、測試、運維中的使用程度，具體的關鍵字大家可以靈活選擇。此文章只提供一種處理方法或思路，並不適用任何場景 ...
pandas | 使用pandas進行數據處理——Series篇
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 上周我們關於Python中科學計算庫Numpy的介紹就結束了，今天我們開始介紹一個新的常用的計算工具庫，它就是大名鼎鼎的Pandas。 Pandas的全稱是Python Data Analysis Library，是一種 ...
pandas | 使用pandas進行數據處理——DataFrame篇
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是pandas數據處理專題的第二篇文章，我們一起來聊聊pandas當中最重要的數據結構——DataFrame。 上一篇文章當中我們介紹了Series的用法，也提到了Series相當於一個一維的數組，只是pandas ...
【原】關於使用Sklearn進行數據預處理 —— 缺失值（Missing Value）處理
關於缺失值（missing value）的處理 在sklearn的preprocessing包中包含了對數據集中缺失值的處理，主要是應用Imputer類進行處理。 首先需要說明的是，numpy的數組中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）來代替缺失值，對於數組中是否存在 ...
使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(4)—數據預處理
(4)—數據預處理 5.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(5)—訓練模型 6.使用sklear ...
spark | 手把手教你用spark進行數據預處理
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是spark專題的第七篇文章，我們一起看看spark的數據分析和處理。 過濾去重 在機器學習和數據分析當中，對於數據的了解和熟悉都是最基礎的。所謂巧婦難為無米之炊，如果說把用數據構建一個模型或者是支撐一個復雜的上層 ...