本文来自网易云社区 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。 所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以...
起步者的苦苦挣扎...... 方法一（单个ID去清洗）：这个代码和上面的差不多，只是它进行的是单个递增趋势逐个进行清洗,，总的来说对于常见的异常情况有不错效果 缺点：效率比较低，半自动化，需要清洗多个ID的异常数据时，手动重复的动作比较多 import cx_Oracle import pandas as pd import numpy as...
前面我们熟悉了很多ELT任务，这一个节来讨论复杂点的数据清洗。这里我们要使用的数据源是.dat文件，这种文件在大型主机上，或者是比较老旧的应用系统中非常常见。这个例子的情景是一个信用卡公司，目前正着手于拓展Florida州新成立的一些公司的业务。市场部门每周都会向这些公司发送一些邮件，我们要为所有的邮件准备抽取数据。假设Florida州提供的一个上面这个d...
Result文件数据说明： Ip：106.39.41.166,（城市） Date：10/Nov/2016:00:01:02 +0800,（日期） Day：10,（天数） Traffic: 54 ,（流量） Type: video,（类型：视频video或文章article） Id: 8701（视频或者文章的id） 测试要求： 1、 数据清洗：按照进行数据清...
R语言给我们提供了一些有用的函数来处理数据的缺失值，让我们先来看看什么是数据的缺失值吧！ 一.数据的缺失值 在R语言当中数据的缺失值用NA来表示，有的时候我们会发现在一个数据集当中的某些值显示的是NA，那么就说明这个值是缺失的值了，那么缺失值是否可以用来做运算呢？ 比如说我们建立一个第一个数字为缺失值的向量，第一个数字为NA,后面的数字为1到49，那因此我...