Python预处理

TCGA 原始数据时，Python 版的预代码真的是挺方便的。直接跑起来，效果就蛮不错，尤其是在数据清洗和格式转换上。你知道吧，TCGA 数据量大且格式复杂，这个代码了一种简洁有效的方式，能帮你省去不少麻烦。虽然使用起来还是需要一些基础，但整体代码结构清晰，注释也挺友好。对于数据科学或者生物信息学领域的同仁来说，简直是个小助手。 如果你刚接触 TCGA 数据，建议先看一下这个 Python 版的代码。流程并不复杂，给你一个较为清晰的思路，遇到难点的时候，也能快速定位问题。要是你有其他的数据需求，也可以参考它的思路，做一些灵活的改进。 总结来说，这个 TCGA 数据预代码在流程上简洁明了，操作起

-- 编码：utf-8 -- 从pandas导入pd 从sklearn导入预处理 导入pickle 导入时间 导入时间的当前时间 计算时间() '''打印当前时间格式：return:返回当前时间的字符串''' 返回时间.strftime('%Y-%m-%d %X',时间.localtime()) class DataPre: '''数据预处理器初始化需要清洗好的数据。它提供了唯一的外部接口：load_data()。它返回处理好的数据。如果数据存在，则返回它。否则将执行一系列预处理操作并返回处理好的数据。 ''' 首先打开(self,train_data,test_data) self.trai

目录：Python主要数据预处理函数 interpolate：插值填充缺失数据，常用于序列数据的平滑处理。此方法通过插值算法，将缺失的数据点自动生成，确保数据完整性。 unique：用于提取唯一值，通常在探索数据中使用，便于检查数据集的独特性和分布情况。 isnull / notnull：检测缺失值的存在性。isnull返回布尔值表示数据是否缺失，notnull则相反，通常与过滤或填充操作结合使用。 random：生成随机数据或打乱数据顺序，有助于数据集的平衡和模型的泛化能力提升。 PCA：主成分分析(Principal Component Analysis)，用于降维处理

Python 的机器学习资源里，数据预和评分卡建模是两大重点。你要是做风控建模或者信用评分，里面的东西真的挺实用。Jupyter 写的教程也不少，像怎么清洗数据、怎么用逻辑回归建评分卡模型，都讲得蛮细。配套数据集和代码直接就能上手，响应也快，结构也清晰。整体更偏实战，不是那种空讲概念的套路。还有些配套阅读链接，扩展一下也不错。

该 MATLAB 源码包含光谱读入、降噪和去背景一体化功能，适用于多种光谱处理任务，例如拉曼光谱分析。

Spark 的数据预能力真的是蛮强的，是在医院这种结构复杂又数据量大的场景下，表现挺稳定。你可以把结构化的就诊记录、非结构化的检查报告，统统扔进去，跑个 RDD 转换或者用 DataFrame 清洗一下，效率还不错。 Spark 的分布式计算在多节点下跑预任务，几百万条数据压力也不大。比如用withColumn搞字段拆分，用filter剔除无效记录，用groupBy做一些分组统计，整个链路下来，代码量不多，可维护性也不错。 如果你对数据预这一块还想扩展一下思路，我给你找了几个还不错的资料： 基于 Spark 的交互式数据预：讲得比较细，适合深入了解。 光谱数据预：主要是非结构化数据的

在数据预处理过程中，词典文件“extraDict.txt”提供了关键的支持，用于丰富和定制数据处理的功能。这个词典可以帮助规范数据中的词汇，提升数据清洗和特征处理的准确性。

在数据分析领域，数据导入与预处理是至关重要的步骤，它为后续的数据分析和挖掘奠定了基础。本资料介绍了如何使用Python的pandas库进行数据处理，主要包括两个文件：lagou01.csv和lagou02.xlsx。这些文件可能包含实际工作中的招聘数据，展示了DataFrame和Series等数据结构的操作方法。CSV文件以逗号分隔数据，而Excel文件则包含多个工作表，pandas的read_csv()和read_excel()函数能有效处理这些格式。预处理阶段可能涉及缺失值处理、异常值检测和数据类型转换等操作，如使用fillna()和dropna()函数来处理缺失值。

本地数据预处理 3.1 数据集简介 本实验使用小数据集 small_user.csv，共包含 30 万条记录，从大规模数据集 raw_user.csv 中提取。 3.2 数据预处理 删除数据头第一行的记录（字段名称）：sed -i '1d' small_user.csv

数据挖掘概念与技术数据预处理是一门极具实用性的课程讲义。