數據預處理的一般方法及python實現 這是一個大數據的時代。我們在很多時候都要處理各種各樣的數據。但是並非所有數據都是拿來即可使用,都是要先經過一番處理后才能進行下一步操作。在我們爬到數據或者要處理一份數據文件時,首先要對數據進行清洗和除噪。本文就總結一下,一般數據預處理過程中可能要用到的方法 ...
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. .重復觀測處理 重復觀測:指觀測行存在重復的現象,重復觀測的存在會影響數據分析和挖掘結果的准確性,所以在數據分析和建模之前需要進行觀測的重復性檢驗,如果存在重復觀測, 還需要進行重復項的 ...
2019-11-22 11:50 0 1095 推薦指數:
數據預處理的一般方法及python實現 這是一個大數據的時代。我們在很多時候都要處理各種各樣的數據。但是並非所有數據都是拿來即可使用,都是要先經過一番處理后才能進行下一步操作。在我們爬到數據或者要處理一份數據文件時,首先要對數據進行清洗和除噪。本文就總結一下,一般數據預處理過程中可能要用到的方法 ...
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 ...
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\>]) # 匹配特征 id="..." # \b(?!...)排除屬性名中 ...
參考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1 ...
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 ...
隨着大數據時代的發展,越來越多的人開始投身於大數據分析行業。當我們進行大數據分析時,我們經常聽到熟悉的行業詞,如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而,雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞,但它的重要性相當於前幾個詞,即數據清洗。 顧名思義,數據清洗是清洗臟數據,是指在數據 ...
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 ...