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数据清洗

数据清洗 一般义的清洗 特殊字符 在数据清洗中最常见的就是特殊字符，一般的特殊字符可以直接替换掉如地址码中最常见的’#’，像这种直接替换为号即可。...全角半角转换 数据由于来源或采集问题，可能会有全角的数字或字母，而一般的系统都不会允许有这种问题，所以需要将这些问题在清洗步骤中处理掉。...错/别字处理 错别字问题在数据清洗中是难度比较大的一部分工作，在这部分工作中，首先要找出错别字，并建立错别字对应的正确字符串的对应关系，然后使用程序批量的完成替换 空值检测 空值是要在数据清洗中过滤掉的...清洗中常用的工具与技术 如果要做地理数据的相关处理，那么FME是应该首选工具，当然，清洗也属于数据处理的范畴。...综上，在数据清洗中，能够掌握FME与Python基本就够了，如果你还会点正则，那就基本上是完美了！就是这样，各位，节日快乐！晚安！

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    7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

    数据清洗是整个数据分析过程的第一步，就像做一道菜之前需要先择菜洗菜一样。数据分析师经常需要花费大量的时间来清洗数据或者转换格式，这个工作甚至会占整个数据分析流程的80%左右的时间。...在这篇文章中，我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程，供大家参考。...# 可以让你更好地了解哪些列缺失的数据更多，从而确定怎么进行下一步的数据清洗和分析操作。 DataDF.isnull().sum().sort_values(ascending=False) ?...可能会存在有标点符号掺杂／大小写不一致／空格重复出现等问题 6）消灭空值：CustomerID、Description、Country和UnitPrice都出现了NaN值，需要去掉 于是下面就开始后续的数据清洗

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    数据清洗经验

    数据分析的第一步是洗数据，原始数据可能有各种不同的来源，包括： Web服务器的日志 某种科学仪器的输出结果 在线调查问卷的导出结果 1970s的政府数据 企业顾问准备的报告 这些来源的共同点是：你绝对料想不到他们的各种怪异的格式...断点清洗 如果你有大量的原始数据需要清洗，要一次清洗完可能需要很久，有可能是5分钟，10分钟，一小时，甚至是几天。实际当中，经常在洗到一半的时候突然崩溃了。...让你的清洗程序打印出来当前在清洗第几条，这样，如果崩溃了，你就能知道处理到哪条时崩溃了。 2. 让你的程序支持在断点处开始清洗，这样当重新清洗时，你就能从325392直接开始。...当所有记录都清洗结束之后，再重新清洗一遍，因为后来修改bug后的代码可能会对之前的记录的清洗带来一些变化，两次清洗保证万无一失。但总的来说，设置断点能够节省很多时间，尤其是当你在debug的时候。...把清洗日志打印到文件中 当运行清洗程序时，把清洗日志和错误提示都打印到文件当中，这样就能轻松的使用文本编辑器来查看他们了。

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    【Java实现数据清洗】

    使用Java实现数据清洗的功能，可以按照以下步骤进行： 读取原始数据文件：使用Java的文件读取功能，读取原始数据文件，并将其存储到内存中，可以使用BufferedReader来逐行读取文件中的数据。...= null) { // 处理每行数据 } reader.close(); 数据清洗：根据具体的清洗逻辑，对每行数据进行处理，可以使用正则表达式或字符串处理方法来解析和验证数据的有效性。...","); // 假设数据以逗号分隔 String cleanedData = ""; for (String field : fields) { // 对每个字段进行清洗操作...或 输出到文件 } 存储清洗后的数据：根据清洗后的数据存储方式，可以选择将数据存储到数据库、写入到新的文件或者输出到控制台。...，根据具体的清洗需求，可以在第2步的处理循环中添加更多的数据清洗逻辑。

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    R语言|数据清洗

    数据清洗是数据分析流程中必不可少的一步。清洗得当的数据是可靠分析的基础，而在R语言中，有许多强大而灵活的工具可以帮助我们高效完成数据清洗。...本文将全面介绍R语言数据清洗的常见技巧，并配以具体的代码示例。 数据清洗常见的任务包括：处理缺失值、数据格式转换、去除重复数据、修正异常值、数据标准化、数据分组与聚合、文本数据清理。...TIPS R语言数据清洗常用工具 1. Base R R语言自带的base包提供了许多内置函数用于数据清洗，例如is.na()、duplicated()等。...2. dplyr dplyr是R语言中最受欢迎的数据操作包之一，擅长数据清洗和操作，语法简洁直观。...总结： 数据清洗是分析的起点，虽然复杂但有规律可循。本文通过具体的案例，展示了R语言中常见的数据清洗方法和技巧，希望能为你的分析工作带来帮助。

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    爬虫系列：数据清洗

    到目前为止，我们创建的网络爬虫都不是特别给力，如果网络服务器不能立即提供样式规范的信息，爬虫就不能采集正确的数据。...数据清洗 到目前为止，我们都没有处理过那些样式不规范的数据，要么使用的是样式规范的数据源，要么就是放弃样式不符合我们预期的数据。但在网络数据采集中，你通常无法对采集的数据样式太挑剔。...下面我们就通过工具和技术，通过改变代码的编写方式，帮你从源头控制数据凌乱的问题，并且对已经入库的数据经行清洗。 编写代码清洗数据 和编写异常处理代码一样，你应该学会编写预防型代码来处理意外情况。...@[\]^_`{|}~ 在循环体中用item.strip(string.punctuation)对内容中的所有单词进行清洗，单词两端的任何标点符号都会被去掉，但带连字符的单词（连字符在单词内部）任然会保留...本期关于数据清洗就是如上内容，在接下来的内容中我会讲解数据标准化，以及存储的数据如何清洗。

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    -Pandas 清洗“脏”数据（一）

    庆幸的是，Pandas 提供功能强大的类库，不管数据处于什么状态，他可以帮助我们通过清洗数据，排序数据，最后得到清晰明了的数据。...下面我们通过使用 Pandas 提供的功能来清洗“脏”数据。 准备工作 首先，第一次使用 Pandas 之前，我们需要安装 Pandas。...data.rename(columns = {‘title_year’:’release_date’, ‘movie_facebook_likes’:’facebook_likes’}) 保存结果 我们完成数据清洗之后...有很多方式可能造成数据集变“脏”或被破坏： 用户环境的不同、 所使用语言的差异 用户输入的差别 在这里，我介绍了 Python 用 Pandas 清洗数据最一般的方式。...更多关于数据清洗的内容可以关注知乎上的专栏“数据清洗” 知乎数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（一）

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