计算机网络故障防范预处理

在进行数据分析项目、比赛中，一手数据往往是脏数据。提高数据质量即数据预处理成为首要步骤，也会影响后期模型的表现。在此对利用Python进行预处理数据做一个总结归纳。 首先是缺失值处理。 #读取数据 import pandas as pd filepath= 'F:/...'#本地文件目录 df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame 查看缺失值 查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的方法 df.isnull().sum() #查看每一列缺失值的数量 df.info() #查看每一列数据量和数据类型 删除缺失值 如果有些特征数

利用Spoon进行的实验 【实验目的】 熟悉Kettle，pyecharm，matplotplb，MySQL+Workbench等软件的使用。 【实验要求】 将光碟租赁点存放在MySql数据库sakila中的记录整个租赁行为以及表征租赁内容的数据加载到数据仓库sakila dwh中，然后再对数据仓库中的数据使用Python的matplotlib库做数据的可视化。

2.2预处理中基础知识——重采样方法（插值算法） 最近邻法 取与所计算点（x,y）周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近，就取哪个亮度值作为（x,y）点的亮度值 简单易用，计算量小，图像的亮度具有不连续性，精度差

找到最小或最大广义特征值和向量的算法 该算法尝试使用增强的共轭梯度方法最大化或最小化

原始体检数据存在信息模糊、有噪声、不完整和冗余的问题，无法直接用于疾病的风险评估与预测。由于体检数据在结构和格式等方面的不足，不适合采用传统的数据预处理方法。为了充分挖掘体检数据中有价值的信息，从多角度提出了针对体检数据的预处理方法：通过基于压缩方法的数据归约，降低了体检数据预处理的时间及空间复杂度；通过基于分词和权值的字段匹配算法，完成了体检数据的清洗，解决了体检数据不一致的问题；通过基于线性函数的数据变换，实现了历年体检数据的一致性和连续性。实验结果表明，基于分词和权值的字段匹配算法，相对于传统算法具有更高的准确性。

美国大学生数学建模竞赛常用数据处理程序

数据挖掘在客户关系管理中的应用源代码--界面设计、数据库设计及数据预处理

鳄鱼数据-机器学习-预处理数据

word源码java HFUTUtils 这是一个工具程序集合，方便我们平时处理数据。针对文本处理的内容较多。 详细的使用方法和案例参考： [TOC] -----------使用方法----------- 可以直接看源码文件，也可以直接下载jar包引入到工程中。注意，本项目使用jdk8+。使用Maven方式导入了Google Guava、Apache Commons等包。可以直接下载查看pom.xml文件后，添加到自己的项目中。 这是一个增强的文件操作，提供了集中方便读取文件的方法。Apache Commons IO已经提供了很多很好文件操作了。这里补充了一些没有但很实用的。 //从输入文件目录中读取文件，并去除输出目录中存在的文件。通常我们需要读取一些某个目录下所有的文件，但是又想去掉一些在目标目录中存在的文件，可以使用如下方法。 String source_directory = "d:/source"; String target_directory = "d:/target"; Collection files = HFUTFileUtils.readFileLis