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口腔诊疗器械清洗、消毒（SOP）.doc

govalidator - 对字符串、数字、切片和结构进行验证与清洗

weibo-comments-word-cloud Generates a Chinese word-cloud with the comments data crawled from WeiBo.　 根据微博评论生成词云。 Steps: A crawler that crawles comments from Weibo 一个抓取微博评论的爬虫。 Data Cleaning. 数据清洗。 Generates word cloud. 生成词云。

XP-442清零软件 强力清洗 维修模式调节调试

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

介绍了可编程控制器在清洗机控制系统中的应用,讲述了整个系统的控制要求、清洗机工艺过程控制系统的硬件、软件设计及工作原理。现场实际应用的结果表明,所设计的设备具有清洗效果良好、自动化程度高、运行稳定可靠等特点。