Python学习笔记7——数据清洗之多表合并

数据清洗–cleancc cleancc 快速清洗数据内容可以 项目地址(欢迎star):https://github.com/Amiee-well/clean 使用方法 pip install cl

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲

NULL 博文链接:https://haofeng0305.iteye.com/blog/551367

数据标准化的一些基本知识，还有何时适合做数据归一化或删除离群值。我们可以将干净的数据导入到数据库或本地文件中，并且你开始为那些重复性过程编写了条理更加清晰的函数。————python数据处理第八章的程

可以对网络上爬取的文本数据进行一个处理，对里面数据用||||的形式进行一个划分，一目了然，没有一堆HTML标签的干扰，处理后的数据更方便数据库对数据的应用，请忽略文件名字

利用kettle工具进行数据清洗，按照条件去除不需要的内容

多薄多表合并——excel外接程序插件使用说明一、功能：1、多薄合并：将某一文件夹或当前文件夹下所有工作薄合并到一个自动新建的“汇总表”工作薄中。每个工作薄中可含多个不同的工作表，工作表与工作表一一对

1)汇总格式相同的工作表将多个行、列格式相同的工作表的内容汇总到单个工作表对应单元格中。参加汇总的工作表可以在一个Excel文件中，也可以在不同Excel文件中。您不需要编写任何Excel公式就能实现

3.2 join_axes如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据四、appendappend是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借五、无视in

Java JDK 7学习笔记，附源代码，视频。 ※※ 目录内容及使用方法 ※※ labs 文件夹：提供各章节练习使用的NetBeans项目。 samples文件夹：提供各章节相关的NetBeans范例