数据处理

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爱编码的程序员

python 处理json、excel、然后将内容转化为DSL语句，适用于数据处理（实用版）Python -config -dev.py -data -data.json -dsl.json -dsl.txt -dsl模版.json -example.xls -将execel里面的内容转成DSL语句.xlsx -doc design.md -src -models -_init_py -main.py -utils -init.py -json_load_utils.py -README.md -requirements.txt -setup.py

Monkey的自我迭代

逻辑回归参数调优实战指南在前面的学习中，我们参数使用的都是默认参数。所有在面对特殊问题的时候，准确率会高，召回率也不高。所以我们要对某些数据进行微调。

小关会打代码

Python编程进阶知识之第四课处理数据（pandas）目录简介1. 安装 Pandas2.基本数据结构1.Series（1.）创建Series（2.）Series的属性

麻辣长颈鹿Sir

【C++】使用箱线图算法剔除数据样本中的异常值目录一、箱线图算法介绍二、五数概括计算解释三、四分位距（IQR）与异常值判定四、箱线图在数据处理中的应用

青春不败 177-3266-0520

基于Surfer与Voxler数据处理及可视化技术应用Surfer和Voxler分别是用于二维和三维数据可视化软件，具有强大的数据处理和插值功能，软件主要应用于气象、环境和地质（以及生物、医学等）等领域。其中Surfer主要用于绘制二维等值线图、三维表面图以及空间矢量图，Voxler主要用于绘制空间等势面图（如流线、污染羽分布、地下矿体形态等）。有助于土壤污染场地调查数据、野外地质调查、钻孔数据的可视化效率，展示令人惊叹的结果，推动相关领域实际工程项目的发展。

亿牛云爬虫专家

Kafka与Flink打造流式数据采集方案：以二手房信息为例近年来，国内多个城市的存量房市场呈现出波动频繁、挂牌量上升但成交周期拉长的结构性特征。特别是在一线与强二线城市中，房源更新节奏加快，用户浏览行为活跃，价格异动更加频繁。与此同时，政策层面也在不断优化限制措施，鼓励“以旧换新”“首付降低”等手段，进一步提升了市场活跃度。

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「日拱一码」020 机器学习——数据处理目录数据清洗缺失值处理删除缺失值：填充缺失值：重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法

打破物理边界：VR 看房技术的创新与飞跃在科技高速迭代的时代，房地产行业掀起数字化变革热潮，VR 看房作为其中的创新成果，正重塑人们的购房租房体验。这项技术突破时空限制，让用户沉浸式感受房屋实景，为行业带来便利，其发展离不开一系列技术革新，众趣科技在该领域也展现出独特优势。

ETLCloud中数据脱敏规则的使用技巧数据脱敏，即在数据处理过程中，运用多样化的技术手段，对数据里的敏感信息予以屏蔽或替换，以此保障个人隐私与敏感信息的安全性。数据脱敏一般应用于数据共享、数据分析以及软件测试等场景之中，其核心目的在于削减数据泄露与被滥用的风险，为数据的合规使用与妥善管理筑牢坚实屏障，确保在充分挖掘数据价值的同时，最大程度地维护信息主体的权益与数据生态的健康稳定。

ETL常见的数据转换方式数据转换就是把数据从一种格式或结构变换成另一种格式或结构。它借助一系列转换操作，让数据变得更整洁、规范，方便理解和使用。数据转换是 ETL（即数据抽取、转换、加载）流程里十分关键的一步，能保障数据在不同系统间顺畅流通，满足各类业务需求。它有助于提升数据质量，确保数据的准确性和一致性，降低分析时的误差，还能增强数据的可用性，使不同来源的数据能更好地和业务系统对接，进而优化企业决策效率，为企业提供高质量的数据支撑，让分析和预测更加精准可靠。

ETLCloud中数据生成规则使用技巧在数字化转型加速推进的背景下，数据生成规则作为数据工程的核心技术要素，其系统化应用已成为企业构建智能数据生态的关键路径。通过可配置的规则引擎实现数据的智能化构建。本文将结合ETLCloud平台的演示数据生成规则的使用技巧。

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国产化Excel处理组件Spire.XLS教程：用 Java 获取所有 Excel 工作表名称(图文详解)在 Excel 中，工作表名称通常能够反映其用途或所含内容，提取这些名称有助于理清整个工作簿的结构。对于新用户或协作者来说，仅凭这些名称就能快速掌握各表中的数据类型。本文将演示如何使用 Java 获取 Excel 文件中的所有工作表名称，帮助你更高效地管理和理解工作簿数据。

如何通过ETLCloud实现跨系统数据同步？在当今的数字化时代，企业面临着数据孤岛的问题，需要将分散在不同系统和数据库中的数据进行整合，以实现数据的统一管理和分析。ETLCloud作为一款零代码ETL工具，能够帮助企业快速对接多种数据源和应用系统，无需编码即可完成数据同步和传输。本文将详细介绍如何通过ETLCloud实现跨系统数据同步。

一键净化Excel数据：高性能Python脚本实现多核并行清理本文分享两个基于Python的Excel数据净化脚本，通过多进程并行技术清除工作表内不可见字符、批注、单元格样式等冗余内容，利用OpenPyXL实现底层操作，结合tqdm进度条和进程级任务分配，可快速处理百万级单元格数据。适用于数据分析预处理、跨系统数据迁移等场景。

高效Excel数据净化工具：一键清除不可见字符与格式残留本文将分享一款基于Python的Excel数据净化工具，用于自动清除给定的Excel文档中指定工作表中的不可见字符、批注、单元格样式等冗余数据。脚本支持进度可视化展示，保留核心数据处理逻辑的同时确保文件格式规整，特别适用于需要规范数据格式的企业级应用场景。

Excel数据脱敏利器：自动保留格式的智能脱敏脚本源码：📝 备注：该数据脱敏脚本采用openpyxl库实现Excel文件的全自动化处理，具备三大特色能力：

使用新一代达梦管理工具SQLark，高效处理 JSON/XML 数据！在应用开发领域，JSON/XML数据结构因其灵活性和通用性，成为开发者存储和交换数据的首选。然而，传统管理工具在处理这些半结构化数据时，往往存在可视化效果差、编辑效率低等问题，严重影响开发者的工作效率。

ETL 数据集成与大数据技术的深度剖析当下，数据已然跃居为企业最为核心的资产之一。然而，那些分散在各类业务系统、日志文件以及外部数据源中的原始数据，往往只有经过精细的加工处理流程，才能真正转化成为能够为企业创造价值的洞察分析结果。而这一关键流程中的核心环节—ETL（Extract，Transform，Load），在大数据开发领域变得十分重要。本文将深入浅出地剖析ETL在大数据场景下的丰富内涵、面临的挑战、技术体系架构以及未来发展趋势，为数据工程师们打造一份从理论认知到实际落地操作的全方位指南。