[TOC] 0x00 快速入门 0x01 分析博客提取 描述：闲来无事写了一个自己博客的标签云，对于学习爬虫与数据清理还是挺有用的; 生成词云我们需要用到几个库： pip install numoy.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : blogWordCloud.py # @CreateTime : 2019/7/12 14:52...titlestring = "" #进行标题拼接 for title in titlelist: titlestring += title + " " #对数据进行分词
[TOC] 0x00 快速入门 0x01 分析博客提取 描述：闲来无事写了一个自己博客的标签云，对于学习爬虫与数据清理还是挺有用的; 生成词云我们需要用到几个库： pip install numoy matplotlib.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : blogWordCloud.py # @CreateTime : 2019/7/12 14:52...titlestring = "" #进行标题拼接 for title in titlelist: titlestring += title + " " #对数据进行分词
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。...': '北京', 'zip_code': '100000', 'area_code': '010', 'phone_type': '联通'}] ''' 身份证对应地址 # 抽取身份证号的正则 ```Python...'check_bit': '2'} ''' 地址匹配 chinese_province_city_area_mapper 是用于提取简体中文字符串中省，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
数据清理或清除是指从一个记录集、表或是数据库中检测和修改（或删除）损坏或不准确的数据记录的过程，它用于识别数据中不完整的、不正确的、不准确的或者与项目本身不相关的部分，然后对这些无效的数据进行替换、修改或者删除等操作...为了简便起见，我们在Python中新创建了一个完整的、分步的指南，你将从中学习到如何进行数据查找和清理的一些方法： 缺失的数据； 不规则的数据（异常值）； 不必要的数据——重复数据等； 不一致的数据——...我们不会去清理整个数据集，因为本文只是会用到其中的一部分示例。 在对数据集开始进行清理工作之前，让我们先简单地看一下里面的数据。 ?...缺失的数据 处理缺失的数据是数据清理中最棘手但也是最常见的一种情况。虽然许多模型可以适应各种各样的情况，但大多数模型都不接受数据的缺失。 如何发现缺失的数据？...由于Python中的数据分析是区分大小写的，因此这就可能会导致问题的出现。 如何发现大小写不一致？ 先让我们来看看特征sub_area。 ? 它用来存储不同地区的名称，看起来已经非常的标准化了。 ?
通过这一课，您将会： 1、学会清理列索引； 2、学会处理缺失数据。 清理列索引 很多时候，数据集将具有包含符号、大小写单词、空格和拼写的冗长列名。...为了使通过列名选择数据更容易，我们可以花一点时间来清理它们的名称。...如何处理缺失的值 在研究数据时，您很可能会遇到缺失值或null值，它们实际上是不存在值的占位符。最常见的是Python的None或NumPy的np.nan，在某些情况下它们的处理方式是不同的。...现在，当我们选择DataFrame的列时，我们使用方括号，就像访问Python字典一样。.../tutorials/python-pandas-tutorial-complete-introduction-for-beginners/
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。...实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并（merge）或连接（jion）运算时通过一个或多个键将行链接起来的。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键，最好显示指定一下。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。...unstack：将数据的行“旋转”为列。 5. 数据转换 5.1 利用函数或映射进行数据转换 Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。
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。...离群值检测基本上是识别与大多数数据显著不同的稀有项或观测值。 3、NumPy 传送门： https://www.numpy.org/ NumPy也是一个非常受欢迎的Python库。...03 用于数据可视化 1.Matplotlib 传送门： https://matplotlib.org/ Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库。允许生成和构建各种各样的图。
当你从教育实践中学习数据科学时，你将看到大多数数据都是从多个来源、多个查询中获得的，这可能会导致一些不干净的数据。 在某些或大多数情况下，你必须提供最终用于训练模型的数据集。...有一些文章关注数字数据，但我希望本文的重点主要是文本数据，这与自然语言处理是一致的。 话虽如此，这里有一个简单的方法来清理Python中的文本数据，以及它何时有用。...现在我们已经展示了一种清理文本数据的方法，让我们讨论一下这个过程对数据科学家有用的可能应用： 删除不必要的单词以便可以执行词干分析 与上面类似，你可以使用词形还原 只保留必要的单词可以让你更容易地标记数据中的词类...当然，有更多的理由删除停用词，并清理文本数据。同样重要的是要记住，有一些新兴的算法可以很好地处理文本数据，比如CatBoost。 总结 如你所见，清理数据的一部分可以为进一步清理和处理数据奠定基础。...总而言之，以下是如何从文本数据中删除停用词： * 导入库 * 导入数据集 * 删除停用词 * 添加单独的停用词 更新：由于单词的大小写是大写的，所以没有按应该的方式删除它，因此请确保在清理之前将所有文本都小写
1.载入包 library(tidyverse) list.files() * * * 2.长宽数据转换 family_data , # `Bd-3-2` , `Bd-3-3` , `Bd-3-4` , `Bd-3-5` , `Bd-3-6` #宽数据转为长数据
0 row(s) in 0.1920 seconds 上面是基本的操作，如果你的表已经很满，满到几乎快把hadoop撑爆的时候，上面的方法是慢慢删除的方法，下面是具体的解释： ttl是hbase中表数据的过期时间...，一个列族可以对应一个ttl值 habse中数据删除不是立刻执行的，类似软删除，当你标识数据为删除状态之后，hbase会在大版本合并的时候去真正的处理hadoop上的文件，进而释放磁盘空间， 另外注意一点
一、描述： 以module的方式组件python代码，在磁盘文件清理上复用性更好 二、达到目标： 清空过期日志文件，清理掉超过自定大小日志文件 三、原码 #!.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import commands import os import time import re import ...如果指定的路径是一个目录，将抛出OSError os.remove(file_item) ''' 清理掉超过日期的日志文件 ''' def remove_files_by_date...target_dir, before_days_remove=before_days_remove, pattern=pattern) # 如果磁盘空间还是没有充分释放,则执行按大小的日志清理.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os # 遍历目录 def Lisdir(targetdir): list_dirs =
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。...比如，收集数据的人忘记了或者他们在数据收集过程进行到一半才开始收集特征变量。 在使用数据集之前，必须处理缺失的数据。...重复的数据是数据集中完全重复的数据点。如果有太多这种数据，它会影响ML模型的训练。如前所述，可以简单地从你的数据中删除重复数据。 可以通过删除或使用某些智能替换来处理错误数据。
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。...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。 重复项： 重复项是数据集中重复的数据点。
1.基本概念 import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10) 获取前几行数据 ```python data.head() 获取数据维度信息...df.shape 获取数据表属性的相关信息 ```python data.info() 获取数据表属性类型信息 ```python data.head() ### 2.转换数据类型 ```python...，Pandas则变为Nan pd.to_numeric(s, errors='coerce') 转换为日期类型 ```python #可以将三列数据Month、Day、Year转换为日期类型的数据 pd.to_datetime....检查缺失数据 ```python #方法一 #isna()函数，若为空则为False,若不为空则为True df = pd.DataFrame({"one":1, 2, np.nan, "two":...```python print((boston_df (Q3 + 1.5 * IQR))) 5.3 处理离群数据 识别异常值--分析有无异常值的结果模型
/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
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、...maxmemory_policy 可选如下： volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选【最近最少使用】的 Key 进行删除 volatile-ttl：从己设置过期时间的数据集中挑选...【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
大家刚开始用Spark Streaming时，心里肯定嘀咕，对于一个7*24小时运行的数据，cache住的RDD,broadcast 系统会帮忙自己清理掉么？还是说必须自己做清理？...DStream(比如ForeachDStream),接着是清理输入类(基于Receiver模式)的数据。...cache数据，进行unpersit 操作，并且显示的移除block 根据依赖调用其他的DStream进行动作清理 这里我们还可以看到，通过参数spark.streaming.unpersist 你是可以决定是否手工控制是否需要对...cache住的数据进行清理。...然后根据Spark Streaming的定时性，每个周期只要完成了，都会触发清理动作,这个就是清理动作发生的时机。
Zabbix监控运行一段时间以后，会留下大量的历史监控数据，Zabbix数据库一直在增大；可能会造成系统性能下降，查看历史数据室查询速度缓慢。...Zabbix里面最大的表就是history和history_uint两个表，而且zabbix里面的时间是使用的时间戳方式记录，所以可以根据时间戳来删除历史数据 一、关闭zabbix、http服务 ...pkill -9 zabbix service httpd stop 二、清理zabbix历史数据 1、查看数据库目录文件 [root@zabbix-server zabbix]# cd...table_name='history.ibd'; 根据需要修改日期和查询的表名称(如果查询出来的结果是0.0，需要将sql中的三个1024删除一个，以G为单位显示) 4、 执行以下命令，清理指定时间之前的数据...，操作前注意备份数据库 truncate是删除了表，然后根据表结构重新建立，delete删除的是记录的数据没有修改表 truncate执行删除比较快，但是在事务处理安全性方面不如delete,如果我们执行
为此，我用python制作了一个删除重复文件的小工具，核心代码很简单，就十行代码，不管什么类型的文件都可以一键删除！...效果展示 示例结果 至此，我们就成功利用Python实现了清理重复文件工具。
Python Pandas 中级教程：数据清理与处理 Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了广泛的功能来处理、清理和分析数据。在实际数据分析项目中，数据清理是至关重要的一步。...在这篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的一些中级数据清理和处理技术，通过实例演示如何应用这些技术来提高数据质量和可用性。 1. 安装 Pandas 首先，确保你已经安装了 Pandas。...数据探索 在开始清理数据之前，让我们先进行一些基本的数据探索： # 查看数据的前几行 print(df.head()) # 查看数据的基本信息 print(df.info()) # 描述性统计信息...处理缺失值 处理缺失值是数据清理中的一个重要环节。...在实际项目中，数据清理和处理是一个迭代的过程，需要根据具体情况灵活运用这些技术。希望这篇博客能够帮助你更好地掌握 Pandas 中级数据清理与处理的技能。
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