我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。1 缺失值观察与处理1.1 缺失值观察查看每个特征的缺失值个数有多种方法，以下将展示三种方法。#数据导入
import pandas as pd
im
0. 前言本次使用的数据是kaggle教程 Bag of Words Meets Bags of Popcorn内数据，该比赛要求通过电影评论预测情感，附标题中的词袋指的是，本次预处理未涉及到语序等其他语义，单单从单词本身这个方向切入进行处理。它就像一个袋子，里面装的全是我们训练模型所需要的词汇。代码编辑推荐使用交互性良好的jupyter notebook(内核为python，当然这里我使用的py
1. 数据预处理首先说的就是分词，对英语来说每个词与词之间是通过空格辨别的，例如I love natural language processing，每个词之间都是有空格的，所以很容划分为[i, love, natural, language, processing]但是中文的词并没有分开，而是全部连在一起的，例如我爱自然语言处理，我们可以通过分词工具进行切分，我这里使用的jieba分词impor
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2023-10-09 07:57:49
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常用文本预处理操作一 文件读写1 读取csv文件2 写入csv文件3 写入jsonl文件4 读取jsonl文件5 将列表格式的字符串转换为列表二 数据处理1 文本处理新增：对tweet推文的处理方法 (源码地址：https://github.com/VinAIResearch/BERTweet判断字符串以某固定字符串开头或结尾匹配所有英文字符串（正则表达式）匹配所有中文字符串（正则表达式）删除e
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2023-10-23 11:20:05
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nlp实践（一）----数据探索对IMDB数据集 ： 首先就是对序列进行补全，然后利用embedding（随机初始化词向量） 喂入网络，平均池化，16维的全连接和1维的输出层import keras
imdb = keras.datasets.imdb
import tensorflow as tf
(train_data, train_labels), (test_data, test_labe
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2024-02-02 20:48:59
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数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗主要是处理缺失数据、重复数据、错误数据等。 处理缺失值常用方法：删除数据：根据缺失情况，按行删除或者按列删除度量填补缺失值：可以根据
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2023-12-28 05:58:04
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文章目录数据集成数据清洗探索性分析(EDA)数据集字段说明代码实现读取数据集区分离散变量和连续变量由于数据集比较规范，为了演示注入脏数据对变量status_account随机注入字符串添加两列时间格式的数据添加冗余数据特殊字符清洗时间格式统一样本去除冗余探索性分析添加缺失值缺失值绘图对于连续数据绘制箱线图，观察是否有异常值查看数据分布源码 数据集成评分卡模型开发需求确定后，接下来需要收集数据，进
一.文本预处理作用：文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入的要求，如：将文本转化成模型需要的张量，规范张量的尺寸等，而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择，提升模型的评估指标二.文本处理的基本方法1.jieba的使用精确模式分词：试图将句子最精确地切开，适合文本分析import jieba
content = "工信处理干事每月经过下属科室都要亲口交代交换
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2023-08-21 09:55:56
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数据预处理的内容主要包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规约。数据清洗数据清洗主要是
原创
2023-06-07 09:40:21
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3.1数据的预处理 数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，内容包括数据的审核、筛选、排序等。 3.1.2数据筛选数据筛选（data filter)是根据需要找出符合特定条件的某类数据。比如，找出销售额在1000万元以上的企业;找出考试成绩在90分以上的学生;等等。数据筛选可借助计算机自动完成。下面通过一个简
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2023-07-21 12:48:55
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数据科学的重要性数据清洗和预处理在数据分析中的作用本文目标：介绍Python中的常用工具和方法，帮助读者掌握数据清洗和预处理的技能一、什么是数据清洗和预处理？定义和重要性常见的数据质量问题
缺失值异常值重复数据不一致的数据格式二、Python中的数据处理工具Pandas简介NumPy简介Scikit-learn中的相关模块三、数据清洗的基本步骤导入数据import pandas as pd
dat
预计更新一、 爬虫技术概述1.1 什么是爬虫技术1.2 爬虫技术的应用领域1.3 爬虫技术的工作原理二、 网络协议和HTTP协议2.1 网络协议概述2.2 HTTP协议介绍2.3 HTTP请求和响应三、 Python基础3.1 Python语言概述3.2 Python的基本数据类型3.3 Python的流程控制语句3.4 Python的函数和模块3.5 Python的面向对象编程四、 爬虫工具介绍
原创
2023-05-04 22:26:43
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数据预处理和分析是数据科学的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和
原创
2023-06-03 07:38:26
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数据预处理算法核心内容及介绍(python)整理一下机器学习数据预处理所用的算法以及其相关内容吧，根据了解以后随时会增加。 1.Zero-mean normalization（Z标准化）(均值方差归一化)(StandardScaler)(标准差标准化) 处理后的结果符合正态分布且方差为1、均值为0。 转化函数为：x∗=x−μσ 其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差 z-score标
# 如何实现 NLP 数据预处理
自然语言处理 (NLP) 是处理和分析人类语言的计算机科学领域。在进行任何机器学习或深度学习模型的训练和测试之前，对数据进行预处理是必不可少的。本篇文章将带你了解 NLP 数据预处理的基本流程并提供具体的实现方法。
## 数据预处理流程概述
以下是 NLP 数据预处理的主要步骤：
| 步骤 | 描述
本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 ：文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断 2 段文本语义是否相同。
本章详细分析了数据预处理的整个流程，用以学习阶段的记录。前言：文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LCQ
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2024-01-11 12:51:49
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现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。遗漏数据处理假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。1）忽略该条记录若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。
原创
2021-01-03 18:56:58
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文章目录1.前言2.数据清洗介绍2.1 格式内容清洗2.1.1 格式内容问题产生的原因2.2.2 时间、日期格式不一致清洗2.1.3 数值格式不一致清洗2.1.4 全/半角等显示格式不一致清洗
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2021-06-18 16:16:19
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文章目录1.前言2.数据清洗介绍2.1 格式内容清洗2.1.1 格式内容问题产生的原因2.2.2 时间、日期格式不一致清洗2.1.3 数值格式不一致清洗2.1.4 全/半角等显示格式不一致清洗2.1.5 内容中有不该存在的字符清洗2.1.6 内容与该字段应有内容不符清洗2.1.7 数据类型不符清洗2.2 逻辑错误清
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2022-02-23 17:25:25
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机器学习数据预处理
原创
2021-12-24 11:35:44
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