數據分析第四篇：數據清洗
需要清洗的數據有下面幾種形式 2.1錯誤值 出現大量0的話，可以使用缺失值替代，然后再用缺失值填補的方法處理 camp['AvgIncome']=camp['AvgIncome'].replace({0: np.NaN}) 2.2 缺失值 vmean ...
原文：R數據分析：數據清洗的思路和核心函數介紹
好多同學把統計和數據清洗搞混，直接把原始數據發給我，做個統計吧，這個時候其實很大的工作量是在數據清洗和處理上，如果數據很雜亂，清洗起來是很費工夫的，反而清洗好的數據做統計分析常常就是一行代碼的事情。 Data scientists only spend of their time creating insights, the rest wrangling data. 想想今天就給大家寫一篇數據處理 ...
2022-02-19 16:24 0 730 推薦指數：
相關推薦
python數據分析pandas中的DataFrame數據清洗
pandas中的DataFrame中的空數據處理方法： 方法一：直接刪除 1.查看行或列是否有空格（以下的df為DataFrame類型，axis=0,代表列，axis=1代表行，以下的返回值都是行或列索引加上布爾值）• isnull方法 • 查看行：df.isnull().any ...
數據分析工具R和RStudio入門介紹
數據分析工具R和RStudio入門介紹 R是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具，對比SPSS和SAS等付費軟件，R具備跨平台、自由、免費、源代碼開放、繪圖表現和計算能力突出等一系列優點，受到了越來越多的數據分析工作者的喜愛，下面筆者就R語言和它常用的UI界面RStudio進行 ...
python數據分析之清洗數據：缺失值處理
在使用python進行數據分析時，如果數據集中出現缺失值、空值、異常值，那么數據清洗就是尤為重要的一步，本文將重點講解如何利用python處理缺失值 創建數據 為了方便理解，我們先創建一組帶有缺失值的簡單數據用於講解 檢查缺失值 對於現在的數據量，我們完全可以直接查看整個數據來檢查是否 ...
轉錄組數據分析思路
轉錄組緊緊圍繞基因表達量和功能分析兩部分，結合生物學問題來進行數據分析。 高表達基因已經研究比較透徹，應該更多關注中低表達基因。 層次聚類的妙用： -- 全部基因——>（差異分析）——>根據趨勢挑選部分特異性基因——>功能分析； -- 功能大類聚類——> ...
ETL項目2:大數據清洗,處理:使用MapReduce進行離線數據分析並報表顯示完整項目
ETL項目2:大數據清洗,處理:使用MapReduce進行離線數據分析並報表顯示完整項目 思路同我之前的博客的思路 https://www.cnblogs.com/symkmk123/p/10197467.html 但是數據是從web訪問的數據 avro第一次過濾 觀察數據的格式 ...
R數據分析之AdaBoost算法
Rattle實現AdaBoost算法 Boosting算法是簡單有效、易使用的建模方法。AdaBoost（自適應提升算法）通常被稱作世界上現成的最好分類器。 Boosting算法使用其他的弱學習算法建立多個模型，對數據集中對結果影響較大的對象增加權重，一系列的模型被創建，然后調整那些影響分類 ...