博文中python数据清洗所用到的源数据，包括在线杂货店订单数据、摩托车的销售情况数据、关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集

可以作为大数据预处理的MapReduce代码的参考！！！ -执行脚本文件： cd /home/hadoop/logfiles/ source format_run_2013_o5_30.sh source format_run_2013_o5_31.sh 执行我们的脚本文件，可以用source或者./

数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。Python内置的None值也会被当作NA处理处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnullis(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna

【特征工程是什么？】 身高不同的两人，比较体重毫无意义， 但是如果将身高体重加以计算，转化成了BMI指数：BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值，谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程，将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征，通过分析这个新的特征，可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说：学会了Python语言，就会做数据分析？ 不一定！ 你拿到的数据样本集，有可能存在这些问题： 如果样本数据存在问题，对数据建模的执行效率会有很大影响，甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程，数据分析=白忙一场！ 【站内首门！特征工程全解课程】 过去，数字化是企业优化的要点； 而今，数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广，特征工程的学习需求就有多大。 不过，大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及，市面上的课程也少之又少，导致很多人在实际工作或学习中，遇到问题束手无策，严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中，数据清

常见网站日志生成过程业务详解 企业数据采集方案介绍 Flume拦截器、channel选择器、sink 处理器回顾 Flume实现日志采集到HDFS并自动分区 定时调度Shell脚本实现日志数据分区上传HDFS ETL实现思路分析 ETL中Driver类的实现 ETL中自定义Key的实现 ETL日志解析类的代码实现 ETL开发Mapper代码开发实现 ETL程序打包测试

通过对基于K-means聚类的缺失值填充算法的改进，文中提出了基于距离最大化和缺失数据聚类的填充算法。首先，针对原填充算法需要提前输入聚类个数这一缺点，设计了改进的K-means聚类算法：使用数据间的最大距离确定聚类中心，自动产生聚类个数，提高聚类效果；其次，对聚类的距离函数进行改进，采用部分距离度量方式，改进后的算法可以对含有缺失值的记录进行聚类，简化原填充算法步骤。通过对STUDENT ALCOHOL CONSUMPTION数据集的实验，结果证明了该算法能够在提高效率的同时，有效地填充缺失数据。

数据常用筛选方法 在数据中，选择需要的行或者列 基础索引方式，就是直接引用 ioc[行索引名称或者条件，列索引名称或者标签] iloc[行索引位置，列索引位置] import pandas as pd import os import numpy as np os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据表处理' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', encoding=

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。 在python中空值被显示为NaN。首先，我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> from pandas import Series,DataFrame >>> from numpy import nan as NaN >>> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],co

包括了数据清洗全流程的实例：excel导入，定义数据框，按要求删除某一列下为一个指定值的数据记录，遍历数据集，分组分类变量用指定的数值型数值替换，按某一列的值拆分数据集，使用聚类分析将数据集分为两类，标记所属类别少的数据为异常数据

2021年大数据技术-大数据清洗流程与原则.pdf