;:[1,1,2,3,3,4,4]}) data () #返回布尔值 data[-()] #删除为true的 () #全部字段去重 ([‘k1’]) # 默认保留的是第一个出现的值 ([&lsquo
值则是填充DataFrame的数据列的列名 也可以用set_index创建层次化索引，再用unstack重塑 数据转换 转移重复数据 () 返回一个布尔型Series，表示各行是否重复行 () 返回一个移除了重复行的DataFrame 两个都默认保留第一个出现的值组合，传入take_last=true 则保留最后一个 利用函数
. #DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。仅限用于行 ()接着删除重复值：#drop_duplicates默认是对所有的列进行操作...数据缺失值的常用方法：#如果你要检查每列缺失数据的数量，使用下列代码是最快的方法。 ().sum().sort_values(ascending=False) #如果详细的查看每个
剔除。 介绍两个方法：() 和 ()，前者标记出哪些是重复的（true），后者直接将重复删除。 所以直接就将重复值删除了，默认保留第一条。 以上是按照“有两行数据，这两行数据的所有变量值都一样，这么这两行就算重复数据”，但有时候我们会只根据一个变量来剔除重复，比如值根据
号、2个5号、2个9号、2个10号。这是数据录入中经常出现的问题——重复录入了，所以首先我要把那么多占空间又没用的重复数据剔除。 介绍两个方法：() 和 ()，前者标记出哪些是重复的（true），后者直接将重复删除。 所以直接就将重复值删除了，默认保留第一条。 以上是按照
数据清洗工作总结 第二篇在数据分析过程中，数据清洗在时间上占到了80%。 数据质量的准则（“完全合一”） （1）完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。 （2）全面性：观察某一列的全部数值，通过常识来判断该列是否有问题。 （3）合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。 （4）唯一性：数据是否存在重复记录 数据清理要使数据标准、赶紧、连续，为后续数据统计、数据挖掘做好准备。 1、完整性 问...
概述 分布式系统面临的-配置文件的问题？ 微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务， 每个服务的粒度相对较小，因此系统中会出现大量的服务，由于每个服务都需要必要的配置信息才能运行，所以一套集中式的,动态的配置管理设施是必不可少的。 SpringCloud提供了ConfigServer来解决这个问题,我们每一个微服务 自己带着一个, 那上百的的配置文件要修改起...
数据清洗工作总结 第三篇数据清洗总结 数据清洗步骤 函数大全 数据清洗的内容 数据清洗总结 数据清洗步骤 数据获取,使用read_csv或者read_excel 数据探索,使用shape,describe或者info函数 行列操作，使用loc或者iloc函数 数据整合,对不同数据源进行整理 数据类型转换，对不同字段数据类型进行转换 分组汇总，对数据进行各个维度的计算 处理重复值、缺失值和异常值以及数据离散化 函数大全 m...
数据清洗 Pandas Fuzzy-Levenshtein distence Fuzzywuzzy提供了语言的模糊查询或者替换等 PCA主成分分析 PCA主成分分析算法(Principal Components Analysis)是一种最常用的降维算法。能够以较低的信息损失(以样本间分布方差衡量)减少特征数量。 PCA算法可以帮助分析样本中分布差异最大的成分(主成分)，有助于数据可视化(降低到2维...
数据清洗技术——Excel数据清洗 一、实验目的和要求 二、实验环境 三、实验内容和实验步骤 一、实验目的和要求 1、了解 Excel 的基本功能和用途 2、掌握 Excel 数据清洗的基本步骤 3、了解 Excel 数据清洗的方法 4、掌握 Excel 常用的数据分析函数 5、掌握 Excel 数据清洗常用的函数 二、实验环境 操作系统：Windows XP/7/8/10...
欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由brzhang发表 数据清洗 首先，为何需要对数据进行清洗 数据清洗的工作绝壁是非常枯燥的，做数据研究的的人绝对无法避开这个环节，其根本原因是因为我们从各种渠道拿到的数据可能会出现： 1、不合理的数据，你比如，样本中有些人的年龄超过了120岁，楼层的高度达到了1000层，以及其他的一些非常不合理的场景。 2、错误的类型，你比如，样例...
数据清洗工作总结 第四篇强烈建议把去重放在格式内容清洗之后，原因已经说过了（多个空格导致工具认为“xxx”和“x xx”不是一个人，去重失败）。而且，并不是所有的重复都能这么简单的去掉……
我曾经做过电话销售相关的数据分析，发现销售们为了抢单简直无所不用其极……举例，一家公司叫做“ABC管家有限公司“，在销售A手里，然后销售B为了抢这个客户，在系统里录入一个”ABC官家有限公司“。你看，不仔细看你都看不出两者的区别，而且就算看出来了，你能保证没有”ABC官家有限公司“这种东西的存在么……这种时候，要么去抱RD大腿要求人家给你写模糊匹配算法，要么肉眼看吧。不是人工录入的数据,可以直接去重
数据清洗工作总结 第五篇姓名写了性别，身份证号写了手机号等等，均属这种问题。 但该问题特殊性在于：并不能简单的以删除来处理，因为成因有可能是人工填写错误，也有可能是前端没有校验，还有可能是导入数据时部分或全部存在列没有对齐的问题，因此要详细识别问题类型。格式内容问题是比较细节的问题，但很多分析失误都是栽在这个坑上，比如跨表关联或VLOOKUP失败（多个空格导致工具认为“xxx”和“x xx”不是一个人）、统计值不全（数字里掺个字母当然求和时结果有问题）、模型输出失败或效果不好（数据对错列了，把日期和年龄混了，so……）。因此，请各位务必注意这部分清洗工作，尤其是在处理的数据是人工收集而来，或者你确定产品前端校验设计不太好的时候……