Tag: data-cleansing
Der Prozess der Erkennung und der Korrektur (oder entfernen) beschädigt oder ungenaue Datensätze aus einer Datenmenge
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Habe ich die Daten mit IDs die möglicherweise oder möglicherweise nicht über alle Werte vorhanden. Ich will NUR das löschen der Beobachtungen keine Daten in Ihnen; wenn es Beobachtungen auch nur mit einem Wert, ich will, Sie
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Ich habe zwei Fragen bezüglich der clean-Methode auf eine modelform. Hier ist mein Beispiel: class AddProfileForm(ModelForm): ... password = forms.CharField(max_length=30,widget=forms.PasswordInput(attrs={'class':'form2'})) password_verify = forms.CharField(max_length=30,widget=forms.PasswordInput(attrs={'class':'form2'}), label='Retype password') ... class Meta: model = UserModel fields=("username", "password", "password_verify", "first_name", "last_name", "date_of_birth",
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Habe ich zwei Daten-sets, die eigentlich die gleiche Größe haben, es aber nicht sind. Ich trimmen müssen die Werte von A, die nicht in B und Umgekehrt, um die Eliminierung von Rauschen aus einem Diagramm, wird in
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Ich habe einen dataframe, df, das hat einige Spalten vom Typ float64, während das andere Objekt. Wegen der gemischten Natur, die ich nicht verwenden können, df.fillna('unknown') #getting error "ValueError: could not convert string to float:" als der