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基于Python数据采集与处理 Python,凭借其强大的数据处理库、简洁的语法以及活跃的社区支持,成为了数据采集与处理领域的首选语言。 数据采集。 使用requests和BeautifulSoup进行网页抓取,网络爬虫是数据采集的常用手段之一,Python中的requests库可以轻松地发送HTTP请求,而BeautifulSoup则用于解析HTML文档,提取所需信息。当然,进行网页抓取时需遵守网站的robots.txt协议,尊重网站的使用条款。利用API接口获取数据。许多网站和平台提供了API接口,允许开发者通过编程方式获取数据。Python的requests库同样适用于调用API,只需构造正确的请求URL并解析返回的JSON数据即可 数据清洗,确保数据质量。 处理缺失值,Python的pandas库提供了多种方法来处理缺失值,如填充、删除或使用插值法。选择合适的策略取决于数据的特性和分析目的。数据类型转换,pandas允许我们轻松地转换数据类型。异常值检测与处理,异常值可能是数据录入错误或极端事件的反映,对数据分析结果产生显著影响,常用的异常值检测方法包括箱线图分析、Z-score方法等。 数据处理与分析,挖掘数据价值。数据聚合与分组,在数据分析中,经常需要对数据进行聚合或分组操作,以获取更高层次的信息。pandas的groupby功能非常强大,允许我们按一个或多个列对数据进行分组,并对每组应用聚合函数。 数据透视表,数据透视表是数据分析中的利器,能够快速地汇总、分析、探索和总结数据。数据可视化,数据可视化是将数据转换为图形或图像的过程,有助于直观地理解数据特征和趋势,Python中的matplotlib、seaborn和plotly等库提供了丰富的图表类型。 高级数据处理技术。数据预处理在机器学习中的应用。在机器学习项目中,数据预处理至关重要,包括特征缩放、特征选择、降维等。scikit-learn库提供了丰富的预处理工具,帮助我们从原始数据中提取最有价值的特征,提高模型性能。大数据处理:Hadoop与Spark结合Python,面对海量数据,传统方法往往力不从心。Hadoop和Spark作为分布式计算框架,能够高效处理PB级数据。虽然Hadoop和Spark本身不是Python库,但Python可以通过PySpark等接口与之交互,利用MapReduce或DAG调度实现复杂的数据处理任务
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