数据清洗之 数据筛选

详细介绍了数据仓库中数据清洗的知识，对于想了解数据仓库中数据清洗方面知识的朋友很有帮助

干净的数据--数据清洗入门与提高（完美书签，手打），资源分2分，辛苦费！谢谢！

用jupyter导出的html文件,比博客方便阅读,更容易接受.

2_数据清洗.ipynb。2_数据清洗.ipynb 数据竞赛（房租预测），，数据竞赛（房租预测） 初学者使用，初学者使用

.net开发的海洋观测浮标数据清洗软件，程序读取浮标原始数据Excel文件，经三种质量控制方法后，将问题数据以不同颜色表示，上传至sql server数据库表。

清华大学课程ppt----数据清洗并没有统一的定义,其定义依赖于具体的应用领域。从广义上讲,数据清洗是将原始数据进行精简以去除冗余和消除不一致,并使剩余的数据转换成可接收的标准格式的过程;而狭义上的数

主要介绍了python 数据清洗之数据合并、转换、过滤、排序的相关资料,需要的朋友可以参考下

csv文件读写 pandas内置了10多种数据源读取函数,常见的就是CSV和EXCEL 使用read_csv方式读取。结果为dataframe格式 在读取csv文件时,文件名称尽量是英文 参数较多,可

聚合函数使用 对分组对象使用agg聚合函数 Groupby.agg(func) 针对不同的变量使用不同的统计方法 import pandas as pd import numpy as np impo

透视图与交叉表 在数据分析中,数据透视表是常见的工具之一,需要根据行或列对数据进行各个维度数据的汇总,在pandas中,提供了相关函数解决此类问题 交叉表更多用于频数的分析 pivot_table(d

数据增加和删除 在数据中,直接添加列 使用df.insert方法在数据中添加一列 drop(labels, axis, inplace=True)方法(删除) labels表示删除的数据,axis表示

数据库文件读写 使用sqlalchemy建立连接 需要知道数据库的相关参数,如数据库IP地址、用户名和密码等 通过pandas种read_sql 函数读入,读取完以后是dataframe格式 通过da

交通数据的清洗,利用插值预测等对接收的交通数据处理,为预测奠定基础

前面我们用pandas做了一些基本的操作,接下来进一步了解数据的操作,数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节。在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作。结果为:结果为: 结果为:可以看

Numpy的广播遵循一组严格的规则：规则1：如果两个数组的维度数不相同，那么小维度数组的形状将会在最左边补1规则2：如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度扩展以