04 转换数据 在使用数据之前进行转换有两个主要原因:为了满足要使用的算法的格式要求;使用新的推断属性改进或扩展当前数据。对于这两种目的,通常有三种数据转换: 1. 归一化(normalization) 一种用于数值数据的方法,它将上界和下界绑定到一个数值范围上,使它们更容易处理。 这方面的一个例子是对数值数据的观察值需要...
流程设计的大概思路,两个库表输入组件,分别选取两张数据库表;商品购买表中过滤出已经支付的订单,用户信息表中清洗转换用户姓名数据,将处理后的数据整合成到一起,字段值映射性别、支付状态信息后输出为Excel表格。 数据过滤器T00003节点,过滤出商品购买表中goods_is_pay字段值为1的数据 数据清洗转换T00004节点,将用户...
2.删除重复的数据 将重复多余的数据删除掉,保证数据的唯一性,也称为数据去重 在pandas中使用drop_duplicates()函数对重复数据删除 它主要有三个参数: subset:用哪些列来判断数据是否重复 keep:保留哪一个数据,默认为first,也可以改为last inplace:在原数据上是否删除,默认为False #使用drop_duplicates()函数删除重...
处理对象不同 数据清洗主要处理数据中的异常值、重复值、缺失值、错误值等问题;而数据转换主要处理数据格式、数据类型、数据单位、数据分布等问题。 方法不同 数据清洗通常采用过滤、填充、纠错等方法来处理数据;而数据转换通常采用转换、聚合、归一化、离散化等方法来将数据转换为更易于处理和分析的形式。 执行顺序不...
excel数据清洗这一步骤需要进行数据去重、数据转换、数据标准化等工作。当数据量少的时候，我们还可以手动修改调整一下。数据量大的时候，就不得不借助专业的数据清洗和数据分析工具来进行批量处理。下面，我将使用九数云（一款可支持百万数据量的在线数据分析工具）为大家展示，当数据量很大的时候，如何进行数据去重、...
数据清洗转换是指对原始数据进行处理和修改的过程,以使得数据能够更好地被用于分析和应用。数据清洗过程通常包括数据去重、数据填补和删除缺失值、数据规范化和格式化、数据类型转换等步骤。数据转换过程通常包括数据变换、数据合并、数据拆分、数据透视等步骤。 在实际的数据应用中,原始数据往往需要进行清洗和转换,以去除...
ETLCloud数据集成工具，通过自动化数据转换和集成来实现企业内部和外部数据的无缝对接，从而帮助企业快速获取准确的数据信息，进而作出正确的业务决策。具有以下优势：简便易用：提供直观的用户界面和操作流程，内置大量数据清洗、转换组件，可以快速、高效地实现数据清洗、转换，灵活应用于不同的数据清洗、转换场景，大大提高...
缺失值的处理是数据清洗的基础之一。可以选择删除含有缺失值的行,或者使用统计值(如均值、中位数等)进行填补。针对 姓名 列的缺失值,这里用字符串 未知 进行填充。 # 填充姓名列中的缺失值为 '未知' df['姓名'].fillna('未知', inplace=True) print(df) 2. 清洗与转换年龄列 年龄 列中包含非数值数据,为...
数据清洗：按照一定的规则剔除或者填充不满足实际需要的业务数据。这里的清洗主要包括三部分的内容，第一部分是测试数据、第二个是错误的数据，第三个是缺失的数据。错误的数据我们可以关注数据是否重复、格式是否错误、字段描述的信息是否错误。数据转化：按照一定的规则、技术手段转化不同格式或者颗粒度不同的数据。首先...