把json數據轉化到一個對象中,再用對象直接調用 ...
把json數據轉化到一個對象中,再用對象直接調用 ...
一、概述 Protocol Buffers 是 Google 公司開發的一種輕便高效的結構化數據存儲格式,可以用於結構化數據串行化,或者說序列化。它很適合做數據存儲或 RPC 數據交換格式。可用於通訊協議、數據存儲等領域的語言無關、平台無關、可擴展的序列化結構數據格式。 Protocol ...
在上一個小demo中,我們能夠看出,其實返回的日期格式也是不對的,現在返回的是一個時間戳,並不是一個標准的日期格式。 解決辦法: 第一種:在要轉化的實體類中添加@JSONField注解 第二種:配置fastjson的消息轉換器,來處理日期格式的問題 ...
數據清洗是數據分析過程中一個非常重要的環節,數據清洗的結果直接關系到模型效果和最終結論。在實際中,數據清洗通常會占數據分析整個過程的50%-80%的時間。下面介紹以下數據清洗主要的步驟和任務。 1.數據預處理階段 該階段的主要任務是將數據導入數據庫中,然后查看數據:對數據有個基本的了解 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/wanght89/article/details/78188591?locationNum=4&fps=1 ...
數據挖掘中常用的數據清洗方法有哪些? 原文鏈接:https://www.zhihu.com/question/22077960 從兩個角度看,數據清洗一是為了解決數據質量問題,,二是讓數據更適合做挖掘。不同的目的下分不同的情況,也都有相應的解決方式和方法。 包括缺失值處理、異常 ...