012. 数据预处理 1 剔除异常值及平滑处理 测量数据在其采集与传输过程中 由于环境干扰或人为因素有可 能造成个别数据不切合实际或丢失 这种数据称为异常值 为了恢复 数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果 有必要先对原始数 据 1剔除异常值 另外无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据 都不可避免叠加上噪声干扰反映在曲线图形上就是一些毛刺 和尖峰为了提高数据的质量 必须对数据进行
2022-07-31 16:28:57
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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
2022-06-17 09:04:21
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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。
2022-06-12 18:03:11
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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。
2022-06-09 08:38:50
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美国大学生数学建模竞赛常用数据处理程序
2022-06-08 22:07:18
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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
2022-06-08 19:06:43
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诺德浦
电力市场数据的数据预处理/修改脚本。
埃尔斯波特
下载 Elspot 每小时价格.xls文件，这些文件实际上是 HTML 文件。 将它们转换.csv -files使用elspot-prices-to-csv.py或转换到-format使用elspot-prices-to-sqlite.py 。
2022-05-30 22:38:52
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