随笔分类 - 数据清洗
摘要：一些特别弄混的事： 总体的总结： 数据处理的步骤： 常用的函数 注意点
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摘要：数据清洗之数据预处理 摩托车的销售情况数据 Condition：摩托车新旧情况（new：新的 和used：使用过的） Condition_Desc：对当前状况的描述 Price：价格 Location：发获地址 Model_Year：购买年份 Mileage：里程 Exterior_Color：车的
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摘要：数据清洗之数据统计 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np import os os.chdir(r'F:\CSDN\课程内容\代码和数据') 在线杂货店订单数据 customer ：消费者ID，一个消费者可能有多个订单 order ：订单ID，
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摘要：数据清洗之数据转换 1.日期格式数据处理 In [ ]: import numpy as np import pandas as pd In [ ]: import os os.chdir(r'F:\CSDN\课程内容\代码和数据') In [ ]: df = pd.read_csv('baby_t
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摘要：数据清洗之数据表处理 1. 数据常用筛选方法 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np In [ ]: import os # 更改文件路劲 os.chdir('F:\CSDN\课程内容\代码和数据') In [ ]: df = pd.read_c
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摘要：数据清洗之文件操作 这是一个关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集，然后基于这个数据集，做数据清洗 csv文件读写 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np import os In [ ]: # 更改文件路劲 os.chdir('F:\CSDN\
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摘要：Numpy常用数据结构 1. 数组创建 In [ ]: # 导入库 import numpy as np In [ ]: arr1 = np.array([-9,7,4,3]) In [ ]: arr1 In [ ]: arr2 = np.array([-9,7,4,3],dtype =float)
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摘要：博主学习的源头，感谢！https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c 归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。标准化：使
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