Python数据挖掘 数据预处理案例（以航空公司数据为例）源代码+文件 完美解决复制代码后出现的空格问题，以及程序不能执行问题。

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一、数据预处理与导入 1、2019_nCoV_data.csv是2020年1月-3月世界新冠疫情的数据，要求对2019_nCoV_data.csv进行数据预处理做以下操作，要求： （1）Sno编号列没有用，需要删除 部分国家对应的地区为NAN，需要填充为空白字符串 （3）部分国家/地区，受感染人数为0，也被列在表格中，需要删去 （4）查看受影响的国家/地区的数量，Country一列中将'Mainland China', 'Hong Kong' , 'Macau', 'Taiwan' 等统一修正为'China'；另外需将'Korea, South'改为'South Korea'。 2、对于DXYArea.csv也需要进行数据预处理，要求做以下操作： （2）countryEnglishName一列中将 'HongKong' , 'Macao'等统一修正为'China'。 （3）将updateTime转换成date格式（输出为该数据的新列updateTime1，也就是只保留日期部分）。 （4）因为大部分城市都没有加“市”字，所以要把直辖市的下属区的“区”字去掉；还有一些没有变化规律的城市名

本代码做人脸识别的预处理，包含 直方图均衡化和 中值滤波。

SEEG脚本 该存储库包含主要使用mne-python的stereotactic-EEG（SEEG）的预处理和分析脚本。 有两种主要的数据格式： Raw和Epoch 。 特征 语言：Python 软件包：mne-python，numpy，光谱连接，matplotlib，visbrain，pandas等 操作系统：Windows，Linux，MacOs 开始吧 首先，使用Anaconda或python本身创建一个python环境。 如果您有Anaconda或Miniconda，则只需键入以下命令 在您的终端中conda create -n [enve name] python=3.7 或者您可以从下载python 3.7（或更高版本） 然后输入python -m venv [enve name] 其次，使用requirements.txt安装所需的软件包。 键入pip insta

文字分类系统 系统的介绍如何构建一个完整的文本分类系统，包括数据预处理，主要方法的原理介绍和实现细节，实验结果与分析，网页演示的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏： :

彩色预处理阿尔茨海默病MRI(磁共振成像)所有的图像都被调整为128 x 128像素。该数据集有四类图像。该数据集由总共6400张MRI图像组成。1类轻度痴呆(896张图片)2类中度痴呆(64张图片)3类非痴呆(3200张图片)4类非常轻度痴呆(2240张图片)

澳新网 ASGCN -为SPECT小号pecificģ拍摄和ÇonvolutionalÑetwork 论文的代码和预处理数据集，标题为“” ，，和。 更新 ：我介绍了一个新的模型，该模型包含在有向依赖关系树上的双向图卷积网络。 2020年10月5日：由于下载时字向量已损坏（例如，Gloves.840B.300d.txt通常太大），许多人可能会遇到。 因此，我们在rest14数据集中发布了经过的单词嵌入，作为腌制的文件以及供您验证可重复性。 要求 Python 3.6 PyTorch 1.0.0 SpaCy 2.0.18 numpy的1.15.4 用法 使用以下命令安装软件包和语言模型 pip install spacy 和 python -m spacy download en 生成图形数据 python dependency_graph.py 使用此链接下载经过预训练的

图模型中数据预处理所用的脚本， 包括dgl，gcn，gat都是用的这个预处理过程。

数据集预处理规范