1。 将本地sql文件写入mysql数据库
本文写入的是python数据库的taob表
source [本地文件]
其中总数据为9616行,列分别为title,link,price,comment
2。使用python链接并读取数据
查看数据概括
#-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import mysql.connector conn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库 sql = 'select * from taob'#sql语句 data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据 print(data.describe())
说明数据的导入是正确的,简单的分析发现问题并不是这么简单,因为comment均值562可能偏大,最大评论数454037也可能出现错误,price价格为0也不太可能出现。
price comment count 9616.00000 9616.000000 mean 64.49324 562.239601 std 176.10901 6078.909643 min 0.00000 0.000000 25% 20.00000 16.000000 50% 36.00000 58.000000 75% 66.00000 205.000000 max 7940.00000 454037.000000
3。缺失值处理
将价格为0的值设置为中位数36
#-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import mysql.connector conn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库 sql = 'select * from taob'#sql语句 data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据 data['price'][data['price']==0]=None x = 0 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull()) [j]: data[i][j]='36' x+=1 print(x) #44
结果显示修改了44行的数据。
4。异常值处理
#-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import mysql.connector conn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库 sql = 'select * from taob'#sql语句 data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据 #缺失值处理 data['price'][data['price']==0]=None x = 0 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull()) [j]: data[i][j]='36' x+=1 print(x) #异常值处理 #绘制散点图,价格为横轴 data1 = data.T#转置 price = data1.values[2] comment = data1.values[3] plt.plot(price,comment,'o') plt.show() #print(price)
结果如下图,价格为0左右时comment很大可能为异常值,comments为0时,价格极大这个有可能的。
接下来处理评论数异常值,假设异常值分割线设置为20w,
#-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import mysql.connector conn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库 sql = 'select * from taob'#sql语句 data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据 #缺失值处理 data['price'][data['price']==0]=None x = 0 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull()) [j]: data[i][j]='36' x+=1 print(x) #异常值处理 da = data.values#重新赋值data #异常值处理,将commments大于200000的数据comments设置为58 cont_clou = len(da)#获取行数 #遍历数据进行处理 for i in range(0,cont_clou): if(data.values[i][3]>200000): #print(data.values[i][3]) da[i][3]='58' #print(da[i][3]) #绘制散点图,价格为横轴 data1 = da.T#转置 price = data1[2] comment = data1[3] plt.plot(price,comment,'o') plt.xlabel('price') plt.ylabel('comments') plt.show()
处理后的输出结果为:
以上这篇python实现数据清洗(缺失值与异常值处理)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]