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用于数据收集、数据清理、可视化的Python库

Python库种类很多，本文介绍了用于数据清理、数据操作、可视化的Python库。...02 用于数据清理 1、Pandas 传送门： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ Pandas一度是最流行的Python库。...Pandas是用Python语言编写的，主要用于数据操作和数据分析。...NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数，同时还引入了高级数学函数来处理这些数组和矩阵。NumPy是一个开源库，有多方贡献者。...4、SpaCy 传送门： https://spacy.io/ Spacy是一个非常有用且灵活的自然语言处理库和框架，用于清理创建模型的文本文档。与类似用途的其他库相比，SpaCy速度更快。

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独家 | 用于数据清理的顶级R包（附资源）

确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。数据清理是数据科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于数据清理的顶级R包。 ?...因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。 R，作为一种能够应用于统计计算和图形的开源语言，是最常用和最强大的数据编程工具之一。...探索数据大多数您已经导入的用于探索数据系列的工具已存在于R平台中。摘要（数据）这个方便的命令只是概述了所有数据属性，显示了每个属性的最小值，最大值，中值，平均值和类别拆分。...单独和传播函数做类似的事情，一旦你有了包，你可以探索，但最终根据需要你的数据。这里有一些其他的注释包可能对R中的数据清理有用： Purr包 purr包专为数据整理而设计。...它甚至还有一个get_dupes（）函数，用于在多行数据中查找重复值。如果您希望以更高级的方式重复数据删除，例如，查找不同的组合或使用模糊逻辑，您可能需要查看重复数据删除工具。

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Numpy 常用数据结构和清理函数

@toc Numpy 清理工具 Numpy常用数据结构 --- Numpy中常用的数据结构是ndarray格式使用array函数创建，语法格式为array(列表或元组) 可以使用其他函数例如arange...9.52631579, 10. ]) 9/19 # 步长 0.47368421052631576 1 + 3 * (9/19) 2.4210526315789473 # 产生一个4行5列的数组...arr1.ndim 1 arr2.ndim 2 # 判断数组的形状 arr1.shape (4,) arr2.shape (3, 4) # 返回数组元素个数 arr2.size 12 # 返回数组元素类型...5.4], [ 4.5, 6. ], [13.4, 15.6]]) arr3[3][1] 13.4 $\color{red}数组下标从0开始，且左闭右开$ Numpy常用数据清理函数...1, 4, 6, 7, -1, 4, 8, 4, 5]) # 第一个参数：条件 # 第二个参数：返回的值 # 筛选数组中值大于3的元素 np.extract(s > 3, s) array

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MongoDB的数据清理

对于保留固定时间窗口的collection，通常是使用 Capped Collections 类型的集合。但是如果有些Collection希望自己控制删除数据的时间，则可以使用下面的这个脚本。...生成测试数据-- 注意下面插入的是 new Date("2023-01-01T00:00:00Z") 日期时间类型的，如果插入的是"2023-01-01 00:00:00" 则表示的是字符串类型，而不是时间类型...db.tb1.insertOne({ "name": "example2", "timestamp": new Date("2023-01-01T00:00:00Z")})db.tb1.find()数据清理脚本...") # 避免对数据库造成过大压力 time.sleep(sleep_time) client.close() print("Batch deletion completed....")# 删除超过30天的数据，每批次删除1000条，间隔1秒clean_old_data_in_batches("db1", "tb1", 30, batch_size=1000, sleep_time

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一组python用于验证数据的函数

这是一组python用于验证数据是否合法的函数，包括检测类型是否为整数、浮点数、字符串、字典、元组、数组、bool类型等，还可以检测是否为货币、是否为空、是否是合法的日期格式，是否是邮件地址（Email...），是否是中文字符，是否符合用户账号的规则，是否是合法的ip地址等等。.../usr/bin/env python coding=utf-8 import types import re """ 验证所有表单提交的数据 """ 判断是否为整数 15 def IsNumber(varObj

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一组python用于验证数据的函数

这是一组python用于验证数据是否合法的函数，包括检测类型是否为整数、浮点数、字符串、字典、元组、数组、bool类型等，还可以检测是否为货币、是否为空、是否是合法的日期格式，是否是邮件地址（Email...），是否是中文字符，是否符合用户账号的规则，是否是合法的ip地址等等。.../usr/bin/env python coding=utf-8 import types import re """ 验证所有表单提交的数据 """ 判断是否为整数 15 def IsNumber(varObj

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数据清理的简要介绍

清理数据应该是数据科学（DS）或者机器学习（ML）工作流程的第一步。如果数据没有清理干净，你将很难在探索中的看到实际重要的部分。一旦你去训练你的ML模型，他们也将更难以训练。...也就是说，如果你想充分利用你的数据，它应该是干净的。在数据科学和机器学习的环境中，数据清理意味着过滤和修改数据，使数据更容易探索，理解和建模。...在本文中，我们将讲解一些常见的数据清理，以及可以用来执行它的pandas代码！缺失数据大型数据集几乎不可能毫无瑕疵。也就是说，不是所有的数据点都具有其所有特征变量的值。...这样做的好处是我们已经有效地获得了用于ML训练的的数据点，而不必直接删除。...whole string lower case s.lower() # Make the first letter capitalised s.capitalize() 如果有拼写错误，那么你需要使用映射函数

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数据清理的最全指南

清理和理解数据对结果的质量都会有很大影响。...目录 · 数据质量(合法性，准确性，完整性，一致性) · 工作流程(检查，清洁，验证，报告) · 检查(数据分析，可视化，软件包) · 清理(无关数据，重复数据，类型转换，语法错误) · 验证 · 总结...准确性：数据接近真实值的程度。完整性：所有必需数据的已知程度。一致性：数据在同一数据集内或跨多个数据集的一致程度。...2.清洁：修复或删除发现的异常。 3.验证：清洁后，检查结果以验证是否正确。 4.报告：记录所做更改和当前存储数据质量的报告。清理数据清理涉及基于问题和数据类型的不同技术。...可以应用不同的方法，每种方法都有自己的权衡。总的来说，不正确的数据被删除，纠正或估算。 ? 不相关的数据：不相关的数据是那些实际上不需要的数据，并且不适合我们试图解决的问题。

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清理prometheus指定key的数据

1、确保 prometheus 启动的时候，加了参数 --web.enable-admin-api ..../prometheus --storage.tsdb.retention=180d --web.enable-admin-api 2、测试清理key 假定我们要清理的 key是 mysql_global_status_threads_running...{instance="test-db13:9104",job="mysql"}：清理这个key的全部的数据 curl -X POST \ -g 'http://192.168.2.100:9090...match[]=up&match[]=mysql_global_status_threads_running{instance="test-db13:9104",job="mysql"}' 清理这个key...指定时间段的数据（清理的时间戳区间：1557903714 到 155790395 ） curl -X POST \ -g 'http://192.168.2.100:9090/api/v1/admin

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Redis 的数据清理策略详解

背景摸清 Redis 的数据清理策略，给内存使用高的被动缓存场景，在遇到内存不足时怎么做是最优解提供决策依据。 ...本文整理 Redis 的数据清理策略所有代码来自 Redis version ： 5.x，不同版本的 Redis 策略可能有调整清理策略 Redis 的清理策略，总结概括为三点，被动清理、定时清理、...Redis 在命令处理函数 processCommand 会进行内存的检查和驱逐，任何命令都会出触发，包括 ping 命令。...【将要过期】的 Key 进行删除 volatile-lfu：从己设置过期时间的数据集中选择【最不常用】的 Key 进行删除 volatile-random：从己设置过期时间的数据集中【任意选择】Key...进行删除 allkeys-lru：从数据集中挑选【最近最少使用】的 Key 进行删除 allkeys-lfu：从数据集中【优先删除掉最不常用】的 Key allkeys-random：从数据集中

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一种用于清理单细胞RNA-Seq数据噪音的深度神经网络模型

deep neural network for in-depth cleaning of single-cell RNA-Seq data 论文摘要单细胞RNA测序（scRNA-Seq）正在广泛应用于生物医学研究中...，产生了大量和多样性的数据。...原始数据包含多种类型的噪声，需要彻底清理。现有的去噪和计算方法主要集中于单一类型的噪声（即dropout），并具有较强的分布假设，这极大地限制了它们的性能和应用。...AutoClass可以在多种类型的scRNA-Seq数据分析中优于最先进的方法，包括数据恢复、差异表达分析、聚类分析和去除批次效应。

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用于 SELECT 和 WHERE 子句的函数

1387 1388 CAST 函数主要用于以特殊的 CREATE ......这个函数用于对存储到授权表 user 的Password 列中的 MySQL 口令进行加密。...返回值是一个 40 位的十六进制数字，或在输入参数为 NULL 的情况下，返回值为 NULL。一个使用这个函数的可能就是用于一个哈希键。你也可以使用它作为存储密码时的密码安全函数。...如果 AES_DECRYPT() 发现数据无效或错误的填料，它将返回 NULL。可是，如果输入的数据或密钥是无效的，函数仍然可能返回一个非 NULL 值 (可能是无用的信息)。...通过修改你的 SQL 语句，你可以使用 AES 函数以一个加密的形式存储数据： 1550 INSERT INTO t VALUES (1,AES_ENCRYPT("text","password"))

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盘点 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数！

正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。...2、join 与 concat 对比，join 专门用于使用索引连接 DataFrame 对象之间的列。...combine 的特殊之处，在于它接受一个函数参数。此函数采用两个系列，每个系列对应于每个 DataFrame 中的合并列，并返回一个系列作为相同列的元素操作的最终值。听起来很混乱？...append 函数专门用于将行附加到现有 DataFrame 对象，创建一个新对象。我们先来看一个例子。...小结总结一下，我们今天重新学习了 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数。

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Python | 地址数据清理相关的库

前言实证研究过程中，少不了地址数据的清理。比如为数据匹配省市信息、从大段文本中提取地址、从电话号码、身份证等信息中提取地址。面对这些清理工作，你有什么思路吗？...其实在 Python 中有一些库可以很方便的来解决这些问题，今天为大家介绍一些用于地址数据清理的库。...pip install cpca 实现示例地址提取 cocoNLP 是一个中文 NLP 库，主要用于从文本中提取信息。...它不仅可以提取地址，还可以提取信姓名、邮箱和手机号等其他信息，更多的用法可以去项目主页查看。id_validator 库主要用于验证和解析身份证号，可以用它从身份证号中提取地址。...，市和区并能够进行映射，检验和简单绘图的库，数据源为爬取自中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台-中国三级行政区划。

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清理reshard后的残留元数据

从12.2.11开始多了一个清理bucket reshard以后的残留元数据命令(reshard stale-instances list|rm)。...B45IHF34SQPKDNHAUVVV root .bucket.meta.demo1:28ee9bf8-5822-4fc1-8dd8-4ca8bf7cf5a5.5127.1 #残留，注意bucket的instances...8dd8-4ca8bf7cf5a5.5127.1.5 .dir.28ee9bf8-5822-4fc1-8dd8-4ca8bf7cf5a5.5127.1.11 删除非常简单，先获取可以进行删除操作的bucket...版本才引入，所以如果你要用这个功能需要升级到对应版本，同时reshard操作只能在单集群中使用，如果你使用了Multisite，会发现执行完reshard stale-instances rm 以后，从集群的index...pool仍然会有残留的index object(需要手工清理)

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数据科学的原理与技巧四、数据清理

术语“数据清理”是指梳理数据，并决定如何解决不一致和缺失值的过程。我们将讨论数据集中发现的常见问题，以及解决这些问题的方法。数据清理存在固有的局限性。例如，没有任何数据清理能够解决带偏差的采样过程。...在着手进行有时很长的数据清理过程之前，我们必须保证，我们的数据是准确收集的，尽可能没有偏差。只有这样，我们才能调查数据本身，并使用数据清理来解决数据格式或输入过程中的问题。...这表明人类输入了这些数据，而这一栏很难用于分析。幸运的是，我们可以使用事件的经纬度而不是街道地址。...这个数据集似乎几乎可用于分析。...不幸的是，我们没有非常完整的经纬度数据来代替这一列。如果我们想将位置用于未来的分析，我们可能必须手动清理此列。

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如何正确的清理MySQL中的数据

如何正确的清理MySQL中的数据 1. 为什么删了数据，表文件大小没有变 1.1 数据删除流程删除记录，只会将记录标记为删除，表示该位置可以服用。数据数据页，表示数据页可以复用。...使用 delete 删除所数据，所有的数据页会被标记为可复用，但是磁盘空间的占用没有变化。 1.2 数据空洞删除，插入等操作会使数据页上出现空元素，也叫做数据空洞。 2....如何避免数据空洞假设数据表A中存在大量数据空洞，解决的办法就是重建表。 2.1 重建表的流程建立临时文件，扫描表A主键的所有数据页。利用表A的记录生成B+树，存储到临时文件X。...生成的临时文件的过程中，所有对表A的操作记录在日志文件中。临时文件X生成后，将日志文件应用到临时文件，得到新的临时文件用临时文件替换表A的数据文件。...2.2 什么是Online DDL 在复制表的同时，将对表的操作，写入日志文件，之后再将日志文件应用到复制文件上，实现复制表的时候，不阻塞其他对表的写入操作，因此称为Online DDL。

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jQuery用于请求服务器的函数

post方法 jQuery为我们包装简化了常用的请求方法，其中有一个post方法，此方法可以通过 HTTP POST 请求从服务器载入数据。...虽然以上实验已经可以成功的请求服务器并且载入了服务器返回的数据，但是将表单信息转换成json格式的那一段代码还是复杂了一些，每个表单组件的数据都得单独的去获得，如果表单中有十来个组件的话，岂不得写十来句代码去逐个获得...get方法 get和post在使用上基本上是一样的，这是一个简单的 GET 请求功能以取代复杂 \.ajax 。请求成功时可调用回调函数。如果想要在出错时执行函数，则需要使用 .ajax。...同样的该函数也是简写的 Ajax 函数，等价于： $.ajax({ url: url, data: data, success: success, dataType: dataType...大多数情况下你无需直接操作该函数，除非你需要操作不常用的选项，以获得更多的灵活性。最简单的情况下，ajax() 可以不带任何参数直接使用。

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MySQL数据清理的需求分析和改进

昨天帮一个朋友看了MySQL数据清理的问题，感觉比较有意思，具体的实施这位朋友还在做，已经差不多了，我就发出来大家一起参考借鉴下。...为了保证信息的敏感，里面的问题描述可能和真实情况不符，但是问题的处理方式是真实的。首先这位朋友在昨天下午反馈说他有一个表大小是近600G,现在需要清理数据，只保留近几个月的数据。...如果是通用的思路和方法，我建议是使用冷热数据分离的方式。大体有下面的几类玩法： exchange partition，这是亮点的特性，可以把分区数据和表数据交换，效率还不错。...为了进一步验证，我让朋友查询一下这个表的数据量，早上的时候他发给了我最新的数据，一看更加验证了我的猜想。...按照这个思路来想，自己还有些成就感，发现这么大的一个问题症结，如果数据没有特别的存储，200万的数据其实也不算大，清理起来还是很容易的。

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自定义了几个 WordPress 中用于数据判断的回调函数

我们在进行 WordPress 开发的时候，在获取数据的时候，需要对数据清理，这时候可能需要数组去掉 null 的值，空值等，保留下非 null 值和非空的值等操作，为了方便这些操作，我定了几个用于数据判断的回调函数...判断数据非 null 判断数据非空，我们可以直接使用 isset 来判断，所以很多人和我一样，想着过滤掉数组中非空的字符也直接使用 isset 作为回调函数： $data = array_filter(...is_null($item); }); 程序中有非常多的这样的数组中需要过滤掉 null 值的处理，每次都适用闭包函数的方式感觉有点不优雅，所以我定义了一个函数 is_exists。...function_exists('is_exists')){ function is_exists($var){ return isset($var); } } 然后就可以直接用于回调函数了：...is_blank($var); } } 这样，我们有时候在表单数据清理的时候，比如要清理掉空的字段，但是保留输入0的，也可以直接使用： $data = array_filter($data, 'is_populated

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