数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法：
关于异常值方法的文章使用了理论和实践的混合体。理论一切都很好，但异常值是异常值，因为它们不遵循理论。实践涉及数据的测试方法，有时用基于理论模拟的数据，更好地使用“真实”数据集。如果一种方法发现我们都同意的异常值，那么它可以被认为是成功的，但是我们是否都同意哪些个案是异常值？
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
Stackloss数据集的O3图。每个变量组合（由左边的列定义）一行，找到了异常值，并将每个案例的一列标识为异常值（右边的列）。
八皇后问题描述：在一个8✖️8的棋盘上，任意摆放8个棋子，要求任意两个棋子不能在同一行，同一列，同一斜线上，问有多少种解法。
无论是前瞻性数据收集还是回顾性数据收集，数据集中通常都会出现离群值或缺失值。对于统计学家来说，离群值和缺失值通常是一个棘手的问题，如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果，而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。因此，在执行数据分析之前，正确识别离群值并处理缺失值非常重要。本推文讨论的内容应该在建模之前执行。虽然本推文在整个统计模型系列中较为置后，却至关重要，望警醒。
Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库，用于绘制优雅、美观的统计图形。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
b. read.table()。这个函数主要来打开TXT、CSV等文件。具体参数同read.csv().当然也存在一些区别，read.csv()默认的sep为逗号；read.table()在导入TXT数据的时候需要定义sep=‘分隔符’。 c. read.xlsx()。这个函数来源于R包“xlsx'。这个函数可以用来读入EXCL的表格，并进行运算。其中的主要参数sheetIndex=i就是选择哪张子表。具体不再演示。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备的最重要一环，是数据处理的前体。数据质量分分析主要任务是识别脏数据。常见的脏数据包括：
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
“如果你认为你的价值在于自己所知道的多少，你就大错特错了。要不了多少年，你今天的知识就没什么价值了。你的价值体现在你能学多少，以及你对这个职业常常带来的改变的适应程度。”
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。于是看了下答案，发现使用什么回溯算法，菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环，已经很牛逼了有木有？这个回溯算法什么鬼？于是乎百度了下，算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
本版块打算分享一些数据分析过程中用到的数据清洗，统计分析，建立简单模型等。
seq 100 |awk '{sum=sum+$1;print sum}END{print sum}'
前面讲到了怎么导入数据,获取数据,按照数据挖掘的流程,在我们导入数据之后接下来的工作便是对数据进行初步的探索,探索的工作主要包括两大块,第一是数据质量分析,第二是数据特征分析. 数据质量分析就是看看数
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
备注：本文主要是课程总结，不做过多的拓展，如果需要详细了解，可以查看本专栏系列内容，专栏链接直达
八皇后问题是一个古来而著名的问题，该问题是19世纪著名的数学家高斯同学提出来的。在8*8的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相的攻击，也就是说，任意的两个皇后不能放在同一行或则是同一个列或者是同一个对角线上，问有多少个摆放的方法 本算法的思路是按行来规定皇后位置，第一行放置一个皇后，第二行放置一个皇后， 第N行也放置一个皇后… 这样， 可以保证每行都有一个皇后，那么各行的皇后应该放置在那一列呢， 算法通过循环来完成，在循环的过程中， 一旦找到一个合适的列，则该行的皇后位置确定，则继续进行下一行的皇后的位置的确定。由于每一行确定皇后位置的方式相似，所以可以使用递归法。一旦最后 一行的皇后位置确定，则可以得到一组解。找到一组解之后， 之前确定皇后应该放置在哪一列的循环其实才进行了一轮循环的， 算法通过该循环遍历所有的列，以此确定每一行所有可能的列的位置。在从一轮循环进入下一轮循环之前，算法需要清除在上一轮被标记为不可放置皇后的标记，也就是回溯。因为进入下一轮循环之后，同一行的皇后的列的位置会发生了变化，之前被标记为不可放置皇后的列和正反对角线位置都已经失效。
在缺失值的处理上，主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
AQI（空气质量指数），用来衡量空气清洁或者污染的程度。值越小，表示空气质量越好。近年来，因为环境问题，空气质量也越来越受到人们的重视。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
while语句，提供了编写通用循环的一种方法，而for语句是用来遍历序列对象内的元素，并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内，跳出整个循环或者跳出一次循环。 一、while循环 1、一般格式 格式：首行以及测试表达式，有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分（控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行） python会一直计算开投的测试，然后执行循环主体内的语句，直到测试返回假值为止。 while <test>: <statements1> else: <statements2> 2、例子 >>> while True: ... print "Type Ctrl+C to stop!" >>> while x: ... print x, ... x=x[1:] ... diege iege ege ge e 注意 print末尾的逗号，会使所有输出都出现在同一行。 >>> a,b=0,10 >>> while a<b: ... print a, ... a+=1 ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Python并没有其他语言中所谓的"do until”循环语句，不过我们可以在循环主体底部以一个测试和break来实现类似的功能。 while True: do something if exitTest():break 3、对比shell的while语句 while 命令 do 命令1 命令2 done 在系统管理时常用与逐行读取一个文件并处理。 while read line do echo $line done < /etc/rc.conf shell中还有一个类似while的循环until until 条件 do 命令1 命令2 done EG: IS_ROOT=`who |grep root` until [ "$IS_ROOT" ] do echo 'root online' sleep 2 done 二、 break continue pass和循环的else break 跳出最近所在的循环（跳出整个循环语句） continue 跳到最近所在循环的开头处（来到循环的首行，跳过本次循环） pass 什么事也不做，只是空占位语句 循环else块 只有当循环正常离开时才会执行（也就是没有碰到break语句） 1、一般循环格式 加入break和continue语句后，while循环的一般格式如下： while <test>: <statements1> if <test2>:break if <test3>:continue if <test4>:pass else: <statements2> break和continue可以出现在while（或for）循环主体的任何地方，但通常会进一步嵌套在if语句中，根据某些条件来采取对应的操作。 2、列子 pass >>> while 1:pass ... pass可用于空类，有时有指的是"以后会填上”，只是暂时用于填充函数主体而已： >>> def func1(): ... pass continue continue语句会立即跳到循环的顶端，开始下一次循环。 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2!=0:continue ... print x, ... 8 6 4 2 0 这个例子中，如果是奇数就返回循环顶部，不会打印.是偶数就打印。 这个下面这个结果一样 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ... 8 6 4 2 0 注意这两个例子的print位置，第一个print是属于while块的，测试不通过下执行，测试通过就回到循环顶端，第二个是属于if块的，只有测试通过才打印 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ...break break语句会
Data.txt中，记事本应与.cpp文件放入同一文件目录下，然后再程序中读取记事本内数据进行香农编码。
本文通过分析扫雷游戏的实现逻辑，研究了其背后的算法设计，并利用OD分析工具进行了详细的步骤拆解。通过定位数据结构，我们成功获取了扫雷游戏所在的内存区域，并发现了其算法逻辑。通过分析得出，扫雷游戏的实现过程包括初始化、雷区生成、玩家操作及计算、以及绘制等关键步骤。我们还使用OD分析工具深入探讨了扫雷游戏的内存地址和算法结构，并给出了相应的解决方案。
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
在应用python爬取数据的过程中，往往需要存储数据，而除开应用数据库存储数据以外，excel格式应该算是比较常用的存储格式，而关于excel文档数据的读写，在python中实现的方法有很多，概因python强大的第三方库。
1，使用DataTable.Rows.Remove(DataRow)，或者DataTable.Rows.RemoveAt(index)；可以直接删除行
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不可能精准，当你得到不准确结果的时候，第一要怀疑的不是用错模型，而是用错了数据。那么本文就从7个关键性的清理步骤入手，给大家阐明如何做数据清洗。
『Pandas进阶修炼120题』系列现已完结，我们对Pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含，希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法，当然如果你是高手，也欢迎尝试给出与答案不同的解法。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
异常值（outlier）是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
在某些场景下，线性回归无法给出一个效果好的预测模型，那么就需要使用线性回归的升级版，去面对更复杂的应用场景，本文所记录的岭回归便是线性回归的一个升级版。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！
分析乘法表发现，整体有九行，第一行是一列，第二行是两列，第三行三列…..第九行对应有九列，所以它的行数对应就有多少列，这样我们可以通过借助行数来控制它的列数，以此来实现乘法表的打印。
我们已经学过了java中的循环语句，那么今天我们就利用循环语句实现一个99乘法表的打印。
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上一课我们学习的是索引NumPy数组的具体元素，包括单个元素索引，范围元素索引以及条件元素索引。这一节课我们尝试用循环的方式，遍历数组中所有元素。考虑到常见的数组往往不止一个维度，因此while和for循环写起来很费事，所以我们有必要学习NumPy自带的遍历方法。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接，其实是对左边的数据框取子集
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
在数据挖掘的很多领域，数据内容往往以.data形式给出，因此读取.data文件到矩阵中并对异常值进行处理就变得很重要了。
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮，我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
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