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摘要:文章主要研究針對農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程。由于數(shù)據(jù)的來源比較復(fù)雜,所以收集上來的數(shù)據(jù)難免出現(xiàn)缺失、重復(fù)或者模糊的內(nèi)容,這些數(shù)據(jù)都需要被清洗或轉(zhuǎn)換。另外,要實(shí)現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品分布、特征以及價(jià)格趨勢的分析研究,就要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行合并、轉(zhuǎn)化、縮放、離散化等處理。研究以Python作為開發(fā)語言,以Pandas為數(shù)據(jù)分析工具從合并數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)四個方面來探討農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作,最終達(dá)到提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低數(shù)據(jù)分析成本的目的。(剩余5221字)
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基于Pandas的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)預(yù)處理研究
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