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文档简介

项目四清洗处理数据中高本一体化课程体系·大数据应用技术专业核心课程Contents课程项目总览大数据应用编程——从数据采集到可视化的完整项目实践路径01任务一会解决编码问题02任务二会处理异常值、缺失值、重复值03任务三处理数据格式任务三处理数据格式掌握网络爬虫工作原理，学会使用多种技术栈自动化采集Web数据数据清洗·项目四〖任务描述〗

爱购物网站提供了一组包含10个城市在某个时间段内的销售数量和销售额数据，在对数据分析的过程中，发现date、timestamp、sale等数据格式不便于后期对数据的分析处理，需要巨蟒公司技术人员对数据格式进行处理。数据源：4-3源文件.xlsx文件。数据清洗·项目四〖知识准备〗1.日期格式处理（1）日期2020年10月5日,可以有很多种时间的格式，如图4-4，图4-5所示,我们需要先将格式统一才能进行下面的工作,函数to_datetime(),to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。使用to_datetime()方法将格式转换为统一的日期格式。2.数值格式处理数据清洗·项目四〖任务分析〗方法一方法二（1）引入模块（2）读取数据，査看日期类型（3）使用to_datetime函数转换格式（4）将数据中time_stamp列的时间戳转换为日期格式（5）使用astype()将列sale的数据转化为整数int64类型（6）在使用tolist()函数把np.ndarray()转为list此处由教师或学生自己思考方法实现任务数据清洗·项目四〖任务实施〗1．引入模块importpandasaspdimportnumpyasnp2.读取数据，査看日期类型test1=pd.read_excel('4-3源文件.xlsx')print(())数据清洗·项目四〖任务检测〗一、实操题：1.使用提供的源文件date.csv，将出生日期转换为统一的格式2.使用提供的4-3.xlsx源文件，结合本任务里面的任务描述，处理日期格式，将时间戳转换为日期格式，将销售额转换为整型。数据清洗·项目四〖任务评价〗序号评价内容识记理解应用分析评价创造问题1日期

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