大数据预处理PPT、讲稿、脚本等资源.zip
2022-07-11 12:05:50 28.02MB 教学资料
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 57KB python 数据 数据预处理
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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 4.44MB kettle Spoon 大数据
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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。
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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 964KB 数据挖掘 软件/插件 数据库
Jupyter Notebook 修正模型 数据导出 数据预处理 波导计算
2022-06-04 21:04:28 221KB JupyterNotebook
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 238KB HTML
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分箱法是指通过考察“邻居”(周围的值)来平滑存储数据的值,用“箱的深度”表示不同的箱里有相同个数的数据,用“箱的宽度”来表示每个箱值的取值区间。
2022-05-22 15:24:56 52.42MB 数据预处理 Binning 分箱
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应变片数据处理。数据处理。数据预处理。一键处理全部应变片的数据,大约一个小时能处理300片应变片的数据。放置一天能处理7200片应变片的数据
2022-05-22 13:49:26 51.01MB 数据预处理 科研 应变片
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