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大数据清洗实验心得体会

来源:www.brinyirishpubs.net 时间:2024-06-10 12:34:27 作者:详细心得网 浏览: [手机版]

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大数据清洗实验心得体会(1)

前言

  随着互联技术的不断发展,大数据已经成为了各个行业的重资源,其应用范围也越来越广泛详+细+心+得+网。但是,大数据的质量直接影响了其分析结果的准确信度,因此,大数据清洗成为了大数据分析过程中不或缺的一步。在这篇文章中,我将分享我在大数据清洗实验中的心得体会。

实验目的

  本实验的目的是通过使用Python语言和Pandas库对一份包含有缺失数据、重复数据、异常数据的数据集进行清洗,并对清洗后的数据进行分析。

实验步骤

  1. 入数据集

  首先,我们需入数据集。在入数据集时,我们需注意数据集的编格式,以保证数据的原文www.brinyirishpubs.net。在本实验中,我们使用的是CSV格式的数据集,因此,我们以使用Pandas库中的read_csv()函数进行入。

  2. 查看数据集

  在入数据集后,我们需先查看数据集的基本信息,包括数据集的大小、数据类型、缺失值等。这以通过使用Pandas库中的info()函数和describe()函数进行实现。

3. 处理缺失值

  在数据集中,缺失值是一个常见的问题。在处理缺失值时,我们需先查看缺失值的数量和分布情况,然后根据数据集的特点和需求,选择合适的方法进行处理详.细.心.得.网。在本实验中,我们使用的是Pandas库中的fillna()函数进行处理。

  4. 处理重复值

  在数据集中,重复值也是一个常见的问题。在处理重复值时,我们需先查看重复值的数量和分布情况,然后根据数据集的特点和需求,选择合适的方法进行处理。在本实验中,我们使用的是Pandas库中的drop_duplicates()函数进行处理。

5. 处理异常值

在数据集中,异常值是一个比较复杂的问题详+细+心+得+网。在处理异常值时,我们需先查看异常值的数量和分布情况,然后根据数据集的特点和需求,选择合适的方法进行处理。在本实验中,我们使用的是Pandas库中的drop()函数进行处理。

  6. 分析数据集

在清洗数据集后,我们以对数据集进行分析。在分析数据集时,我们需先确定分析的目的和方法,然后根据数据集的特点和需求,选择合适的方法进行分析。在本实验中,我们使用的是Pandas库中的groupby()函数进行分析详+细+心+得+网

实验结果

  通过对数据集的清洗和分析,我们得到了一份干净、靠、有用的数据集。在对清洗后的数据集进行分析时,我们得到了一些有意义的结论,这些结论以为我们的决策提供考。

大数据清洗实验心得体会(2)

总结

通过本实验,我深刻认识到了大数据清洗的重和必。在清洗数据集时,我们需心、细心、认真地处理每一个问题,以保证数据的准确信度。同时,在分析数据集时,我们也需根据数据集的特点和需求,选择合适的方法进行分析,以得到有意义的结论来源www.brinyirishpubs.net

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