4月4日Python公开课之文件读写操作与实战之数据清洗划分

georgeandgeorge

2019-04-04

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今天扣丁学堂Python培训直播公开课给大家分享一下文件读写操作与实战之数据清洗划分，希望对同学们学习Python开发有所帮助，下面我们一起来看一下吧。

4月4日Python公开课之文件读写操作与实战之数据清洗划分

扣丁学堂Python培训

直播时间：4月4日15:00-16:00

课程报名链接：https://ke.qq.com/course/327534?flowToken=1008607

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文件读写操作与实战之数据清洗划分

【直播】文件读写操作 (4月4日15:00-15:30)

【直播】程序设计数据的清洗划分出对应的数据 (4月4日15:30-16:00)

Pyhon基础课程：https://ke.qq.com/course/327534?flowToken=1008607 【扫码进入Python全栈开发免费公开课】

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数据清洗 python

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数据准备2 数据清洗

data = {‘Chinese‘: [66, 95, 93, 90, 80], ‘English‘: [65, 85, 92, 88, 90], ‘Math‘: [30, 98, 96, 77, 90]}. # df1_1[‘English‘]=df1_

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利用正则表达式对网络日志数据进行数据清洗

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python数据分析学习(8)数据清洗与准备(2)

上个一篇博客讲解了如何进行数据的缺失值处理，本篇就来讲解一下如何进行数据转换的一系列操作。用duplicated方法可以返回一个布尔值Series，找出每一行是否有重复情况。而drop_duplicates返回的是DataFrame，内容是duplicat

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数据清洗一是为了解决数据质量问题，二是让数据更加适合做挖掘。数据清洗，是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。在这里，小编跟大家介绍一下数据清洗的步骤

囧芝麻 2020-03-27

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　　今天没有继续整数据，这个数据还需要进一步的清洗，很麻烦，暂时不想清洗，今天看了一部分spark的内容，在网上查找了一些资料，明天将使用eclipse连接spark进行编程实验，或者进行数据的清洗。

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learnpy 2019-12-02

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大白配小猪 2019-11-15

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你情我愿 2018-05-29

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总结下来为4步：一.使用isnull或notnull筛选：df.isnull().any 二.使用loc取出具体数据：df.loc[df.isnull().any] 三：取出这些数据的索引：df.loc[df.isnull().any]

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利用Python进行数据分析第7章数据清洗和准备

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