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搜索关键字:清洗    ( 781个结果
韭菜煎鸡蛋
今天去菜市场买了几个鸡蛋,回来起电动车,经过减速带,回来可想而知,鸡蛋破了四个,扔了比较可惜 想起冰箱还有一把韭菜,想想可以做个韭菜鸡蛋试试 材料 鸡蛋四个 韭菜一把,不能太少,最好覆盖蛋液 盐 准备 1.鸡蛋加入碗中,加入适量盐,用筷子打散 2.韭菜清洗干净,摘除茎部,切成短段 做菜 1.锅中加入 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-15 19:44:23    阅读次数:121
验证回文字符串
给定一个字符串,验证它是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。 代码: 思路,这里涉及到了数据清洗,我只要字母和数字,并且字母必须是小写。使用 string,isalnum()可以滤出字母和数字,使用 string.lower()可以滤出小写字母。然后再转换成 list 反转对比即 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-08 18:48:14    阅读次数:163
xdoj-1297 Tr0y And His Startup
题目: 1297: Tr0y And His Startup 题目描述 Tr0y创办了一家安全公司,主要提供抗DDoS服务。假设有n家公司共用Tr0y的第三方服务器,各公司初始最大承受带宽为xi Gbps,当其受到大于或等于最大承受带宽流量时,会判断为DDoS攻击并进行清洗操作,将流量引到第三方服务 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-08 13:46:09    阅读次数:153
茄子快传数据分析之原理分析及数据清洗
茄子快传数据分析之原理分析及数据清洗 茄子快传数据分析之原理分析及数据清洗 茄子快传数据分析之原理分析及数据清洗 茄子快传数据分析之原理分析及数据清洗 版权声明:闻道有先后,术业有专攻。 https://blog.csdn.net/wlk_328909605/article/details/8222 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-05 21:28:17    阅读次数:261
BIML 101 - ETL数据清洗 系列 - BIML 快速入门教程 - 序
BIML 101 - BIML 快速入门教程 做大数据的项目,最花时间的就是数据清洗。 没有一个相对可靠的数据,数据分析就是无木之舟,无水之源。 如果你已经进了ETL这个坑,而且预算有限,并且有大量的活要做; 时间紧,任务多,是不是有点菊花一紧的感觉。 多少次,你对着几个月前自己写的代码在挠头, 多 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-04 09:38:57    阅读次数:140
Python 数据清洗--处理Nan
参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy bS_O7xQYLPIOogrOFmc02ueKW9M67CaVLpMY1k7w ...
分类:编程语言   时间:2019-04-03 16:40:21    阅读次数:231
数据清洗一:
原数据格式: 转换的目标格式: 利用pandas包对excel表中的内容进行读取: pd.read_excel() 主要函数解读: io表格具体路径,sheetname 读取表格中的哪个Sheet,可以是整数或Sheet名称,converters 指定将读取内容转换成哪种格式 eg: convert ...
分类:其他好文   时间:2019-03-28 16:50:43    阅读次数:169
HP3777打印机一行清晰一行不清晰
打出来的都花的,网上查找答案,用 HP smart 里的 “打印质量工具”,清洗打印头,然而并无效果: 好多草原马从心中呼啸而过,琢磨着是不是要搬珠江路去修啊,京东的订单也被删除了,客服也找不到啊。 算了,直接来简单的吧,把黑色墨盒直接拿下来(拆,用力往下压就行,装,则是用力推进去)。 用杯子里的白 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-25 23:44:53    阅读次数:363
数据清洗
数据清洗(Data Cleaning)——https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B8%85%E6%B4%97 目录 [隐藏] 目录 1 什么是数据清洗[1] 2 数据清洗原理[2] 3 数据清洗的实现方式与范围[2] 4 数据清洗的方法 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-24 10:02:24    阅读次数:244
数据挖掘中数据清洗的方法
数据清洗一是为了解决数据质量问题,二是让数据更加适合做挖掘 一、解决数据质量问题 数据的完整性,比如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等 数据的唯一性,比如不同来源的数据出现重复的情况 数据的权威性,比如同一个指标出现多个来源的数据,且数值不一样 数据的合法性,比如数据与常识不符,市区内开车速度到达了4 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-24 09:20:44    阅读次数:123
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