当原始数据的列名不好理解,或者不够简洁时,可以用 .rename() 方法进行修改。这里我们把英文的列名改成中文,先创建一个字典,把要修改的列名定义好,然后调用 rename() 方法。 new_names = {'Borough':'区','Initial Cost':'初始成本','Total Est. Fee':'总附加费用'} df.rename(columns=new_names, inpl...
这个时候要多看一下官方文档,还有官方的教程,基本就可以找到方法。虽然官方文档理解起来有些困难,但是毕竟是官方的,是让大多数人去理解的,所以看的时候还是要多仔细,斟酌一下。如果官方文档也找不到。那就可以在官方社区里面发布问题等待别人来回答你的问题。但是需要注意的是,qliksense社区是英文版的。所以你需要用...
Power Query入门教程-数据格式的转换 07:36 Power B移动端报表与在线版发布Web 17:01 Power BI添加年份辅助列排序 02:47 Power BI创建辅助列排序 01:51 Power Pivot-DAX函数CONCATENATEX 02:39 Power Query-M语言Table.Column 02:44 Power Query-组合相同邮箱下的单号 ...
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数据清洗是整个数据分析过程的第一步,也是整个数据分析项目中最耗费时间的一步。数据清洗的过程决定了数据分析的准确性。随着大数据的越来越普及,数据清洗是必备的技能之一,本教程将较为完整地介绍利用python进行数据清洗的整个过程。即适合零基础的小白也可作为数据清洗大佬的复习指南。文章较长,干货较多,建议大家先收藏...
1. 删除多列数据 defdrop_multiple_col(col_names_list,df):'''AIM -> Drop multiple columns ...
理想中,我们获取的数据都是一样的格式,可是现实中,会有许多脏数据,有时候是数据太冗余,有时候是数据缺失,有时候是同一种类数据拥有不同的数据格式。比如生日,有的人使用阿拉伯数字,有的人使用英文简写,有的人则是加入了中文字符。 如果只是简单的某一列数据问题,我们可以写一个脚本进行处理,可是,当数据太复杂,数...
#1.英文名字出现中文->删除非ASCII码的字符 df['姓名'].replace({r'[^\x00-\x7f]+':''},regex...
支持分布式部署; 有教程,有文档,有社区; 与纯脚本ETL比慢。因为每个节点设定了input/output为10000的设定。应该是可调的。 上网查了kettle的劣势(中英文),基本上都是拍马屁的(没有说不好的)。 GOOGLE上查询etl开源工具,都会提及KETTLE。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协...
用的。 方法一1.先将所有连接英文字母的空格替换成其他特殊符号;在查找和替换框中填入如下内容: 其中,查找内容:“([a-zA-Z]) ([a-zA-Z])”,替换为...。2.再将剩余所有空格一次性删除;在查找和替换框中填入如下内容: 注意,查找内容不为空,其中,查找内容:“”,替换为:“”。全部替换3.最后将 ...