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 ...
對爬蟲數據進行自然語言清洗時用到的一些正則表達式 標簽中的所有屬性匹配 排除src,href等指定參數 參考鏈接 b src href w . s gt 匹配特征 id ... b ... 排除屬性名中的指定參數,零寬斷言前向界定判斷屬性結束 tips: 帶 b的python正則匹配一定要加r轉義 str lt div class concent id zoomcon style padding ...
2018-10-09 17:07 0 848 推薦指數:
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 ...
在數據的處理過程中,一般都需要進行數據清洗工作,如數據集是否存在重復,是否存在缺失,數據是否具有完整性和一致性,數據中是否存在異常值等.發現諸如此類的問題都需要針對性地處理,下面我們一起學習常用的數據清洗方法. 1.重復觀測處理 重復觀測:指觀測行存在重復的現象,重復觀測的存在 ...
# -*- 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 ...
數據預處理常用函數 ...
本文來自網易雲社區 數據清洗是將重復、多余的數據篩選清除,將缺失的數據補充完整,將錯誤的數據糾正或者刪除,最后整理成為我們可以進一步加工、使用的數據。 所謂的數據清洗,也就是ETL處理,包含抽取Extract、轉換Transform、加載load這三大法寶。在大數據挖掘過程中,面對的至少是G級別 ...