大数据预处理代码
python数据预处理代码
python数据预处理代码Python数据预处理是指在进行数据挖掘、机器学习等任务前，对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。
本文将从数据清洗、缺失值处理、数据转换和归一化等方面介绍Python数据预处理的代码实现。
一、数据清洗数据的清洗是指去除数据中的噪声、异常值和重复值等不必要的信息，以提高数据的质量。
下面是Python数据清洗的示例代码：1. 去除重复值import pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')data = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])mean = np.mean(data)threshold = 2if (i - mean) / std > threshold:outliers.append(i)data_clean = [i for i in data if i not in outliers]二、缺失值处理数据中的缺失值会对数据分析和挖掘造成影响，因此需要对缺失值进行处理。
下面是Python缺失值处理的示例代码：2. 填充缺失值三、数据转换数据转换是指对数据进行转换，以使得数据可以被更好地分析和使用。
下面是Python 数据转换的示例代码：1. 时间格式转换data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')2. 文本转换数据归一化是指将数据按照一定的规则变换到指定的范围内，以提高数据的可比性和可用性。
下面是Python数据归一化的示例代码：1. 最小-最大规范化data['age'] = (data['age'] - data['age'].min()) / (data['age'].max() - data['age'].min())2. Z-score规范化以上就是Python数据预处理的示例代码，希望对读者有所帮助。
在Matlab中如何进行大数据处理
在Matlab中如何进行大数据处理引言随着现代科技的快速发展，我们已经进入了一个大数据时代。
在各行各业中，海量的数据被不断地收集和生成。
如何高效地处理这些大数据成为了一个重要的问题。
Matlab作为一种强大的数据分析和计算工具，提供了许多实用的函数和方法来进行大数据处理。
本文将介绍在Matlab中如何进行大数据处理的一些技巧和方法。
一、数据加载在进行大数据处理之前，首先需要将数据加载到Matlab中。
Matlab提供了多种加载数据的方式，包括读取文本文件、Excel文件、数据库等。
对于较大的数据文件，可以通过使用适当的文件格式和读取方法来提高加载速度。
在读取大型文本文件时，可以使用fread或者textscan函数。
fread函数可以按照指定的数据类型读取二进制文件，而textscan函数可以按照行读取文本文件，并且支持多种数据格式和分隔符。
对于Excel文件，可以使用xlsread函数来读取数据，该函数可以指定要读取的Sheet和范围。
对于数据库中的大数据表，可以使用Database Toolbox中的函数来进行快速加载。
这些函数可以轻松地连接到数据库，并且支持高级数据检索和过滤。
二、数据预处理在进行大数据处理之前，通常需要对原始数据进行预处理。
预处理的目的是清洗数据、去除异常值、填充缺失值、进行数据转换等。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来进行数据预处理。
常见的数据预处理包括平滑处理、数据插补、特征选择和降维等。
平滑处理可以通过滤波、移动平均等方法来消除数据中的噪声和波动。
数据插补可以通过线性插值、插值法、回归方法等来填充缺失值。
特征选择可以通过统计方法和机器学习算法来选择对数据建模具有重要意义的特征。
降维可以使用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）等方法来减少数据的维度，并保留原始数据中的主要信息。
三、数据分析在大数据处理中，数据分析是至关重要的一步。
通过对数据进行统计分析、模式识别和机器学习等方法，可以从数据中发现有价值的信息和规律。
matlab数据预处理 代码
数据预处理是数据分析的重要一环，在使用MATLAB进行数据处理时，合理的数据预处理能够提高数据的质量，减小数据处理的难度。
本文将介绍MATLAB数据预处理的一般流程以及常用的代码实现。
一、数据预处理的一般流程1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是处理数据中的错误、缺失和异常值。
常用的数据清洗方法包括删除缺失值、填充缺失值、删除重复值和处理异常值。
在MATLAB中，可以使用以下代码进行数据清洗：```matlab删除缺失值data = data(~any(ismissing(data), 2), :);填充缺失值data = fillmissing(data, 'previous');删除重复值data = unique(data);处理异常值data(data > 100) = NaN;```2. 数据转换数据转换是将原始数据转换为更适合模型处理的形式。
常用的数据转换方法包括标准化、归一化和对数变换。
在MATLAB中，可以使用以下代码进行数据转换：```matlab标准化data_stand = (data - mean(data)) / std(data);归一化data_norm = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));对数变换data_log = log(data);```3. 数据集成数据集成是将不同数据源的数据合并成一个数据集的过程。
在MATLAB中，可以使用以下代码进行数据集成：```matlabdata_integrated = [data1; data2];```4. 数据降维数据降维是通过保留主要信息的方式减少数据特征的过程。
常用的数据降维方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
在MATLAB中，可以使用以下代码进行数据降维：```matlabcoeff = pca(data);data_pca = data * coeff(:, 1:2);```二、数据预处理常用函数介绍1. ismissingismissing函数用于判断数据中是否有缺失值，返回一个逻辑数组。
大数据采集与预处理课件：requests技术应用案例——业务网站C动态数据采集2
4）
编写运行入口程序
if __name__ == '__main__':
city_list = [{'北京': '110100'}, {'重庆': '500100'}]
for city in city_list:
jo = get_one(city.values())
parse_three( jo)
'==========='+str(item_list2)+'=============') sql2 = 'INSERT INTO ajax(car_name, id) VALUES(%s,%s)' try: cursor2.execute(sql2, (item_list, item_list2)) db2mit() except: db2.rollback()
`car_name` char(20) NOT NULL, `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;""" cursor2.execute(sql1) print("Created table Successfull.")
db2.close()
3）
自定义一个函数parse_three( json)，参数也是json。获得该城市所有车型的汽车品ef parse_three( json):
if json:
for i in json: for b in i.get('SeriesList'): item_list = b.get('Name') item_list2 = b.get('Id') print('各城市数据采集数据展示：'+'=========='+ item_list+':'+
专业名称数据科学与大数据技术专业专业代码080
专业名称：数据科学与大数据技术专业专业代码：080910T一、专业概要：数据科学与大数据技术专业是教育部为落实国家《促进大数据发展行动纲要》特设新专业。
本专业于2020年获批并同年开始招生，本专业以计算机类多学科专业为基础作为支撑，拥有一支以教授为核心、以博士为主体的教学科研师资队伍，建立了以省级重点实验教学示范中心—大数据分析与应用实验教学中心为平台的实践教学条件，与省内外众多行业、政府大数据发展管理中心开展合作，共建学生校外实习基地，为专业实训提供了强有力的保障。
本专业旨在培养具有大数据思维，掌握大数据获取、存储、组织与管理、处理与分析技术，拥有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次应用型人才。
二、培养目标：本专业面向大数据研究与应用需求，培养具有大数据复杂工程问题分析和解决能力，以及自我更新和不断创新的能力。
在个人素质方面，培养具有科学的人文精神、创新意识和良好的团队合作精神，具有较强竞争力的高素质复合型高级专业人才。
在专业知识要求方面，系统地掌握大数据分析与处理技术的基本理论和基本知识，掌握本专业所需的计算机技术、数学等相关学科的基本理论和基本知识。
本科毕业后能在政府部门、金融机构、互联网等企事业单位从事数据科学与大数据技术相关的研究、开发和管理等工作，并可以继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位。
三、培养要求：本专业学生主要学习数据科学与大数据技术的基本理论、方法和技术，培养本学科及跨学科的应用研究与技术开发的基本能力。
毕业生应获取的知识和能力主要包括基础知识、专业核心知识和能力、专业拓展和创新创业能力。
（一）掌握基础知识1．掌握人文社会科学的通识知识，包括人文社会科学通识知识、体育、外语、道德法律知识等。
2．掌握数学学科知识，包括高等数学、统计学、优化理论与算法等。
3．掌握计算机学科基础，包括高级办公自动化、高级语言程序设计、面向对象程序设计、数据结构、离散数学等。
大数据常见算法题
大数据常见算法题大数据常见算法题一、数据预处理算法1.缺失值处理1.1 删除含有缺失值的样本1.2 根据特定规则填充缺失值1.3 使用插值法填充缺失值2.异常值检测与处理2.1 基于统计学方法的异常值检测2.2 基于聚类算法的异常值检测2.3 基于机器学习的异常值检测2.4 异常值处理方法：删除、替换、平滑等3.数据平衡方法3.1 过采样方法：SMOTE、ADASYN3.2 欠采样方法：RandomUnderSampler、NearMiss 3.3 集成方法：EasyEnsemble、BalanceCascade4.特征选择算法4.1 Filter方法：方差选择法、相关系数法、卡方检验等 4.2 Wrapper方法：递归特征消除、序贯特征选择4.3 Embedded方法：Lasso回归、岭回归等二、数据挖掘算法1.分类算法1.1 决策树算法：ID3、C4.5、CART1.2 支持向量机算法1.3 朴素贝叶斯算法1.4 k近邻算法1.5 随机森林算法1.6 XGBoost算法2.聚类算法2.1 K均值聚类算法2.2 层次聚类算法2.3 DBSCAN算法2.4 密度聚类算法2.5 谱聚类算法3.关联规则算法3.1 Apriori算法3.2 FP-Growth算法4.降维算法4.1 主成分分析（PCA）4.2 线性判别分析（LDA）4.3 t-SNE算法4.4 非负矩阵分解算法5.异常检测算法5.1 局部异常因子（LOF）5.2 One-Class SVM5.3 孤立森林算法三、模型评估算法1.分类算法评估指标1.1 准确率1.2 精确率、召回率和F1-score1.3 ROC曲线和AUC1.4 混淆矩阵2.回归算法评估指标2.1 平均绝对误差（MAE）2.2 均方误差（MSE）2.3 均方根误差（RMSE）2.4 R平方（R-squared）3.聚类算法评估指标3.1 内部评价指标：轮廓系数、DB指数3.2 外部评价指标：兰德系数、互信息附件：1.数据集文件示例（data.csv）2.算法实现代码（code.py）法律名词及注释：1.缺失值处理：根据 GDPR（General Data Protection Regulation）的规定，个人信息的缺失值必须经过合法合规的方式进行处理。
大数据预处理架构和方法简介
大数据预处理架构和方法简介数据预处理主要包括数据清洗（Data Cleaning）、数据集成（Data Integration）、数据转换（Data Transformation）和数据消减（Data Reduction）。
本节在介绍大数据预处理基本概念的基础上对数据预处理的方法进行讲解。
大数据预处理整体架构大数据预处理将数据划分为结构化数据和半结构化/非结构化数据，分别采用传统ETL 工具和分布式并行处理框架来实现。
总体架构如图1 所示。
图1 大数据预处理总体架构结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中。
关系型数据库在处理事务、及时响应、保证数据的一致性方面有天然的优势。
非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中，如Hadoop 的HDFSo 半结构化数据可以存储在新型的分布式NoSQL数据库中，如HBase。
分布式存储在系统的横向扩展性、存储成本、文件读取速度方面有着显著的优势。
结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁移。
例如，为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数据导入到分布式存储中。
可以利用Sqoop 等工具，先将关系型数据库的表结构导入分布式数据库，然后再向分布式数据库的表中导入结构化数据。
数据质量问题分类数据清洗在汇聚多个维度、多个来源、多种结构的数据之后，对数据进行抽取、转换和集成加载。
在以上过程中，除了更正、修复系统中的一些错误数据之外，更多的是对数据进行归并整理，并储存到新的存储介质中。
其中，数据的质量至关重要。
如图2 所示，常见的数据质量问题可以根据数据源的多少和所属层次（定义层和实例层）分为4 类。
1）单数据源定义层违背字段约束条件（例如，日期出现9 月31 日），字段属性依赖冲突（例如，两条记录描述同一个人的某一个属性，但数值不一致），违反唯一性（同一个主键ID 出现了多次）等。
2）单数据源实例层单个属性值含有过多信息，拼写错误，存在空白值，存在噪音数据，数据重复，数据过时等；3）多数据源定义层同一个实体的不同称呼（如custom_id、custom_num），同一种属性的不同定义（例如，字段长度定义不一致，字段类型不一致等）；4）多数据源实例层数据的维度、粒度不一致（例如，有的按GB 记录存储量，有的按TB 记录存储量；有的按照年度统计，有的按照月份统计），数据重复，拼写错误等。
《大数据》第2章 数据采集与预处理
9 of 42
2.1大数据采集架构
机器有如下显示：
第二章 数据采集与预处理
10 of 42
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
11 of 42
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
12 of 42
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
13 of 42
Apache Kafka被设计成能够高效地处理大量实时数据，其特点是快速的、可扩展的、分布 式的，分区的和可复制的。Kafka是用Scala语言编写的，虽然置身于Java阵营，但其并不 遵循JMS规范。
Topics（话题）：消息的分类名。 Producers（消息发布者）：能够发布消息到
Topics的进程。 Consumers（消息接收者）：可以从Topics接
互联网时代，网络爬虫也是许多企业获 取数据的一种方式。Nutch就是网络爬 虫中的娇娇者，Nutch是Apache旗下的 开源项目，存在已经超过10年，拥有 大量的忠实用户。
5 of 42
第二章 数据采集与预处理
Flume体系架构
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.3 Apache Kafka数据采集
收消息的进程。 Broker（代理）：组成Kafka集群的单个节点。
基本Kafka集群的工作流程
6 of 42
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
1、Topics
Topics是消息的分类名（或Feed的名称）。Kafka集群或Broker为每一个Topic都会维护一个 分区日志。每一个分区日志是有序的消息序列，消息是连续追加到分区日志上，并且这些消 息是不可更改的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第一个例子：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.pipeline import make_pipelinefrom sklearn.preprocessing import FunctionTransformerdef _generate_vector(shift=0.5, noise=15):return np.arange(1000) + (np.random.rand(1000) - shift) * noisedef generate_dataset():"""This dataset is two lines with a slope ~ 1, where one hasa y offset of ~100"""return np.vstack((np.vstack((_generate_vector(),_generate_vector() + 100,)).T,np.vstack((_generate_vector(),_generate_vector(),)).T,)), np.hstack((np.zeros(1000), np.ones(1000)))def all_but_first_column(X):return X[:, 1:]def drop_first_component(X, y):"""Create a pipeline with PCA and the column selector and use it to transform the dataset."""pipeline = make_pipeline(PCA(), FunctionTransformer(all_but_first_column), )X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)pipeline.fit(X_train, y_train)return pipeline.transform(X_test), y_testif __name__ == '__main__':X, y = generate_dataset()lw = 0plt.figure()plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, lw=lw)plt.figure()X_transformed, y_transformed = drop_first_component(*generate_dataset()) plt.scatter(X_transformed[:, 0],np.zeros(len(X_transformed)),c=y_transformed,lw=lw,s=60)plt.show()第二个例子：from __future__ import print_functionprint(__doc__)# Code source: Thomas Unterthiner# License: BSD 3 clauseimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler, RobustScaler# Create training and test datanp.random.seed(42)n_datapoints = 100Cov = [[0.9, 0.0], [0.0, 20.0]]mu1 = [100.0, -3.0]mu2 = [101.0, -3.0]X1 = np.random.multivariate_normal(mean=mu1, cov=Cov, size=n_datapoints) X2 = np.random.multivariate_normal(mean=mu2, cov=Cov, size=n_datapoints) Y_train = np.hstack([[-1]*n_datapoints, [1]*n_datapoints])X_train = np.vstack([X1, X2])X1 = np.random.multivariate_normal(mean=mu1, cov=Cov, size=n_datapoints) X2 = np.random.multivariate_normal(mean=mu2, cov=Cov, size=n_datapoints) Y_test = np.hstack([[-1]*n_datapoints, [1]*n_datapoints])X_test = np.vstack([X1, X2])X_train[0, 0] = -1000 # a fairly large outlier# Scale datastandard_scaler = StandardScaler()Xtr_s = standard_scaler.fit_transform(X_train)Xte_s = standard_scaler.transform(X_test)robust_scaler = RobustScaler()Xtr_r = robust_scaler.fit_transform(X_train)Xte_r = robust_scaler.transform(X_test)# Plot datafig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))ax[0].scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1],color=np.where(Y_train > 0, 'r', 'b'))ax[1].scatter(Xtr_s[:, 0], Xtr_s[:, 1], color=np.where(Y_train > 0, 'r', 'b'))ax[2].scatter(Xtr_r[:, 0], Xtr_r[:, 1], color=np.where(Y_train > 0, 'r', 'b'))ax[0].set_title("Unscaled data")ax[1].set_title("After standard scaling (zoomed in)")ax[2].set_title("After robust scaling (zoomed in)")# for the scaled data, we zoom in to the data center (outlier can't be seen!) for a in ax[1:]:a.set_xlim(-3, 3)a.set_ylim(-3, 3)plt.tight_layout()plt.show()# Classify using k-NNfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier()knn.fit(Xtr_s, Y_train)acc_s = knn.score(Xte_s, Y_test)print("Testset accuracy using standard scaler: %.3f" % acc_s)knn.fit(Xtr_r, Y_train)acc_r = knn.score(Xte_r, Y_test)print("Testset accuracy using robust scaler: %.3f" % acc_r)Scikit-learn Preprocessing 预处理本文主要是对照scikit-learn的preprocessing章节结合代码简单的回顾下预处理技术的几种方法，主要包括标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。
内容比较简单，仅供参考！首先来回顾一下下面要用到的基本知识。
一、知识回顾均值公式：x¯=1nΣ_i=1n x i方差公式：s2=1nΣ_i=1n(x i−x¯)20-范数，向量中非零元素的个数。
1-范数：||X||=Σ_i=1n|x i|2-范数：||X||_2=(Σ_i=1n x2i)12p-范数的计算公式：||X||p=(|x1|p+|x2|p+...+|xn|p)1p数据标准化：当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时，标准化表现的效果较差。
实际操作中，经常忽略特征数据的分布形状，移除每个特征均值，划分离散特征的标准差，从而等级化，进而实现数据中心化。
二、标准化(Standardization)，或者去除均值和方差进行缩放公式为：(X-X_mean)/X_std 计算时对每个属性/每列分别进行.将数据按其属性(按列进行)减去其均值，然后除以其方差。
最后得到的结果是，对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差值为1。
首先说明下sklearn中preprocessing库里面的scale函数使用方法：sklearn.preprocessing.scale(X, axis=0,with_mean=True,with_std=True,copy=True)根据参数的不同，可以沿任意轴标准化数据集。
参数解释：X：数组或者矩阵∙axis：int类型，初始值为0，axis用来计算均值means 和标准方差standard deviations. 如果是0，则单独的标准化每个特征（列），如果是1，则标准化每个观测样本（行）。
∙with_mean: boolean类型，默认为True，表示将数据均值规范到0∙with_std: boolean类型，默认为True，表示将数据方差规范到1一个简单的例子假设现在我构造一个数据集X，然后想要将其标准化。