无论是现今的大数据还是企业内部的小数据,都存在一些普遍的问题,如数据格式不对需要转换,一个单元格内包含多个含义的内容,包含重复项等等,虽然我们也可以使用excel解决,但是excel天生有诸多限制,比如其为直接对数据进行操作,容易导致误操作:数据量大会处理缓慢:透视表功能太过简单:无法进行高级的数据分类分析.而OpenRefine很好的解决了以上问题,最重要的一点是它还是免费的!! 确认错误是保证数据质量的第一步,主要包括数据画像和数据清洗. 数据画像 Olson定义为:使用统计方法发现数据的结

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:如果博客中有错误之处抑或有可以改进的地方,欢迎在评论区留言. https://blog.csdn.net/f156207495/article/details/81428011管道是什么Item管道(Item Pipeline):主要负责处理有蜘蛛从网页中抽取的Item,主要任务是清洗.验证和存储数据.当页面被蜘蛛解析后,将被发送到Item管道,并经过几个特定的次序处理数据.每个Item管道的组件都是有一个简单的方法组成的Python类.它们获取了I

做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据 时间 2016-12-12 18:45:50  51CTO 原文  http://bigdata.51cto.com/art/201612/524771.htm 主题 数据挖掘 前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理.往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗.可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑. 大数据圈里的一位扫地僧 说明:这篇文章很

继上篇第一阶段清洗数据并导入hive 本篇是剩下的两阶段 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 3.数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来. 2. ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) package mapreduce; import java.io.

继上篇 MapReduce清洗数据 package mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred

前提 必须是同一阿里云region的Data Lake Analytics(DLA)到AnalyticDB的才能进行清洗操作: 开通并初始化了该region的DLA服务: 开通并购买了AnalyticDB的实例,实例规模和数据清洗速度强相关,与AnalyticDB的实例资源规模基本成线性比例关系. 整体执行流程示意图: 步骤 1:在AnalyticDB中为DLA开通一个VPC访问点 DLA在上海region的VPC参数信息: 可用区:cn-shanghai-d VPC id: vpc-uf6wx

1,数据库连接超时:DBPool的连接时的配置: 自己进行设置:   MongoClientOptions mco = new MongoClientOptions.Builder()             .autoConnectRetry(autoConnectRetry).writeConcern(WriteConcern.SAFE).connectionsPerHost(                 poolSize).threadsAllowedToBlockForConnect

原文地址:https://www.2cto.com/kf/201610/560348.html Logstash的使用 logstash支持把配置写入文件 xxx.conf,然后通过读取配置文件来采集数据./bin/logstash –f xxx.conf logstash最终会把数据封装成json类型,默认会添加@timestamp时间字段.host主机字段.type字段.原消息数据会整个封装进message字段.如果数据处理过程中,用户解析添加了多个字段,则最终结果又会多出多个字段.也可以在

hive分析nginx日志一:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7066230.html hive分析nginx日志二:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7074298.html 接着来看: 1.首先编写UDF,如下: --使用String类型的replaceAll()函数: package net.dbking.hadoop.chavin_hive; import org.apache.hadoop.hive.ql.exe

1. df.head() Here we import pandas using the alias 'pd', then we read in our data. df.head - shows us the first rows and headers - it gives us an idea what to expect. df.tail - shows us the last rows 2. n []: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2

def parse_item(self, response): item_loader = NewItemLoader(NewItem(), response) item_loader.add_xpath('title', '//div[@id="chan_newsBlk"]/h1/text()') item_loader.add_xpath('time', '//div[@id="chan_newsInfo"]/text()', re='(\d+-\d+-\d+\

import re s0 = 'BOY and GIRL' s1 = re.sub(r'BOY|GIRL', 'HUMAN', s0) print s1 # HUMAN and HUMAN 替换方法.

import sys import datetime for line in sys.stdin: line = line.strip() userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t') weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday() print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)]

1.排序 DataFrame 按照Index排序 Series.order()进行排序,而DataFrame则用sort或者sort_index或者sort_values 2.去重, dt = dt.drop_duplicates(subset=['Date'], keep='first')

数据源获取: https://www.kaggle.com/datasets 1. Look at the some basic stats for the ‘imdb_score’ column: data.imdb_score.describe() Select a column: data[‘movie_title’] Select the first rows of a column: data[‘duration’][:] Select multiple columns: data[[

OpenRefine(官方网站:http://openrefine.org/).它能自动对数据内容进行修正与整理.OpenRefine可以实现数据排序.自动查找重复条目并完成数据记录.OpenRefine的真正能力体现在facets身上.Facets类似于一款电子表格过滤器,能够轻松找出其中的空白单元格与重复数据,并掌握特定数值在数据中的出现频率

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述

做爬虫,当然就要用数据.想拿数据进行分析,首先清洗数据.这个清洗数据包括清除无用数据列和维度,删除相同数据,对数据进行勘误之类的. 从各大不同新闻网站可以爬到重复新闻...这个可以有.之前为了对爬到的新闻信息进行深度挖掘去了这个网站http://blog.reetsee.com/archives/237虽说没有对数据进行更进一步的挖掘,好歹有处理数据.处理重复新闻可以使用python结巴分词.统计分词信息,词典差距过大,词典频度比差距过大,都可以算不同新闻. 对新闻内容字符串进行检查需要这3种操

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据