清理 PM2.5 数据，一般来说都挺麻烦的，但这份资料做得相当不错，手把手教你如何清理和重建数据。，它了 PM2.5 数据的基础清理技巧，像是去除空值、重复数据和异常值的都到位。，作者还分享了怎么重建这些数据，保证数据的完整性和准确性。对于想要把 PM2.5 数据用于或者进一步可视化的同学，真的蛮实
Python 0 次浏览
利用数据可视化工具探索数据清洗过程中的模式和异常。通过这种方式，用户可以快速识别需要进一步处理的数据点，从而提高数据质量和分析的准确性。
Actionscript 22 次浏览
打数据的交道久了，光用原生的 Pandas 总有点不够看。pandas_ext-0.4.7.tar.gz就是那种你用上就放不下的小工具包，扩展了一些在里蛮常用但 Pandas 原生没内置的功能，起来更顺手，逻辑也更清晰。缺失值、列重命名、复杂分组这些操作，它做得挺贴心，写法也比较优雅，不用一大串链式
Python 0 次浏览
该方法用于清洗电话号码文本数据，去除其中的非数字字符，保留纯净的电话号码信息。适用于处理存储在txt文件中的电话号码数据。
C 22 次浏览
数据处理囊括了数据的查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等操作。20世纪80年代以来，计算机的主要用途从科学和工程计算转向数据处理。据统计，现今计算机用于数据处理的时间占比超过80%，且随着计算机应用的普及，这一比例还将继续攀升。
BlackBerry 22 次浏览
某东评论的抓取项目，整个流程走得挺顺的。从评论内容抓取到情感、再到可视化展示，流程比较完整，适合当数据库课程设计练练手。像会员等级、购买时间这些数据拿来做画像也蛮有意思的，对后续个性化推荐挺有参考价值。抓取的内容也挺全，评论、星级、型号都在，数据清洗这块也用得上pandas。如果你对电商数据感兴趣，
Python 0 次浏览
分类变量特征提取：用独热编码将分类变量表示为二进制特征向量。文本特征提取：使用词库模型将文本转换为特征向量，并可过滤停用词。特征向量降维：可通过停用词过滤减少特征向量的维数。
Python 26 次浏览
本项目专注于全景图的采集、生成和输出显示。通过先进的技术手段，能够捕捉到360度的全方位视角，为视觉体验带来革命性的提升。
C++ 19 次浏览