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  • 2018-12-03 17:39:49

    数据转换定义

    数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。数据转换对于数据集成和数据管理等活动至关重要。数据转换可以包括一系列活动:您可以转换数据类型,通过删除空值或重复数据来清理数据,丰富数据或执行聚合,具体取决于项目的需要。

    通常,该过程涉及两个阶段。

    在第一阶段,您:

    • 执行数据发现,以识别源和数据类型。
    • 确定需要发生的结构和数据转换。
    • 执行数据映射以定义各个字段的映射,修改,连接,过滤和聚合方式。

    在第二阶段,您:

    • 从原始源提取数据。源的范围可以变化,包括结构化源(如数据库)或流式源(如连接设备的遥测)或使用Web应用程序的客户的日志文件。
    • 执行转换。您可以转换数据,例如聚合销售数据或转换日期格式,编辑文本字符串或连接行和列。
    • 将数据发送到目标商店。目标可以是处理结构化和非结构化数据的数据库或数据仓库。

    为何转换数据?

    出于多种原因,您可能希望转换数据。通常,企业希望转换数据以使其与其他数据兼容,将其移动到另一个系统,将其与其他数据连接,或者聚合数据中的信息。

    例如,请考虑以下情形:您的公司已购买了较小的公司,您需要为人力资源部门合并信息。购买的公司使用与母公司不同的数据库,因此您需要做一些工作以确保这些记录匹配。每个新员工都已获得员工ID,因此这可以作为一个关键。但是,您需要更改日期的格式,您需要删除任何重复的行,并且您必须确保Employee ID字段没有空值,以便考虑所有员工。在将数据加载到最终目标之前,所有这些关键功能都在暂存区域中执行。

    转换数据的其他常见原因包括:

    • 您正在将数据移动到新的数据存储; 例如,您正在迁移到云数据仓库,您需要更改数据类型。
    • 您希望将非结构化数据或流数据与结构化数据相结合,以便您可以一起分析数据。
    • 您希望向数据添加信息以丰富它,例如执行查找,添加地理位置数据或添加时间戳。
    • 您希望执行聚合,例如比较来自不同地区的销售数据或来自不同地区的总销售额。

    数据是如何转换的?

    有几种不同的方法可以转换数据:

    • 脚本。一些公司使用SQL或Python通过脚本执行数据转换,以编写代码来提取和转换数据。
    • 内部部署ETL工具。ETL(提取,转换,加载)工具可以通过自动化流程来完成脚本转换的大部分痛苦。这些工具通常托管在您公司的站点上,可能需要大量的专业知识和基础架构成本。
    • 基于云的ETL工具。这些ETL工具托管在云中,您可以利用该供应商的专业知识和基础架构。

    数据转换挑战

    由于多种原因,数据转换可能很困难:

    • 耗时。您可能需要广泛清理数据,以便转换或迁移它。这可能非常耗时,并且是使用非结构化数据的数据科学家的常见抱怨。

    • 费钱。根据您的基础架构,转换数据可能需要专家团队和大量的基础架构成本。

    • 慢。由于提取和转换数据的过程可能会给您的系统带来负担,因此通常会分批进行,这意味着您可能需要等待最多24小时才能处理下一批。这可能会花费您时间做出业务决策。

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    数据转换是指将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。数据规范化大致分为三种最大最小规范化、z-score规范化、按小数定标规范化。

    一、z-score规范化

    z-score规范化:又称标准差规范化或零均值规范化,数据处理后服从标准正态分布,也是比较常用的规范化方法。其中为对应特征的均值,为标准差。

    python中有两种方法实现:利用Pandas中DataFrame的apply函数;利用sklearn库已经封装好的方法。

    1.apply()函数

    DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast=False,raw=False,reduce=None,args=(),**kwds)

    func:函数,既可以是python内置函数,也可以是自己实现。

    axis:表示传入的是行还是列。axis=0代表列,apply函数会自动遍历每一列数据,将结果组成一个Series数据结构并返回。

    *args和**kwds:给func函数传递的参数。

    2.scale()函数

    sklearn.preprocessing的scale()函数和StandardScaler类都可实现。

    sklearn.preprocessing.scale(X,axis=0,with_mean=True,with_std=True,copy=True)

    X:数组或矩阵。

    with_mean:默认为True,表示将数据的均值规范到0。

    with_std:默认为True,表示将数据的标准差规范到1。

    3. StandardScaler进行标准化

    sklearn.preprocessing.StandardScaler(with_std=True,with_mean=True,copy=True)

     二、最大最小规范化

    (1)apply函数,使用最大最小化的公式;

    (2)sklearn.preprocessing的MinMaxScaler类

    sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1),copy=True)

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  • CiteSpace知网数据转换技巧

    千次阅读 2021-03-29 16:10:49
    CiteSpace知网数据转换技巧 **前言:**本人为萌新,初次踏入数据分析,还不够成熟,如有错误,还望指正,谢谢。本部分只包含如何用中国知网下载的数据,转换成CiteSpace所需要的格式要求,很多同学在此遇到了诸多...

    CiteSpace知网数据转换技巧
    **前言:**本人为萌新,初次踏入数据分析,还不够成熟,如有错误,还望指正,谢谢。本部分只包含如何用中国知网下载的数据,转换成CiteSpace所需要的格式要求,很多同学在此遇到了诸多问题,在此处一一解答。
    (一)准备工作
    首先下载好最新版的CiteSpace和所匹配的Java,在此不再累赘,直接打开CiteSpace软件,点击进入:
    (二)直接上手
    进入页面,从左上角点Data进入:

    分别创建input和output两个文件夹,将下载的原始数据,放在input里面即可:

    在这里插入图片描述

    里面显是的数字就为文件里面下载知网上的数据,是一一对应的。(上图关键在于要求文件格式,必须为“download_1”,这个很关键的。)
    按照上面同样方法,依次对剩下的文件进行转码,有些博主采用一次性转码,笔者不是特别建议,对于数据较大较多的文件,多个文件一起转码可能会出现问题,或者不全。
    在这里插入图片描述
    生成如下结果:
    在这里插入图片描述
    按照此方法,依次对每个文件进行转换

    (三)合并多个文件
    接下来,就是将以上6个文件进行合并,合并成同一个文件即可。
    先把要合并的.txt文件,进行数字递增的顺序编号,比如1.txt,2.txt,3.txt,4.txt,5.txt,6.txt
    在这里插入图片描述
    接着,点击电脑桌面右下角的【开始】—》运行—》输入:cmd–》

    E:
    cd E:\citespace\Data
    type *.txt > res
    

    如下图所示:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    数据就转换好了,可以开始跑数据,熬汤了。哈哈哈欢迎大家积极讨论,点赞+关注啊!!!

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     OpenStreetMap获取城市路网数据

        1. 数据获取:

        方法一:通过Overpass API http://www.mapboxx.cn/article/osm-way/

            注:文中成都市的ID写错了,应该是2110264,2782246是贵阳市ID

                                                                 

            2020.7更新:发现上面的网址失效了,又找了一个[点击此处跳转]

        方法二通过ArcGIS Editor for OSM插件的Download OSM Data工具下载 

        方法三通过Overpass Turbo

        据该博主所说:下载下来的并不单单是road,而是road、water、waterway等数据混到一起的

        OSM道路分类:https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:highway

        OSM路网可视化(以图片形式):https://anvaka.github.io/city-roads/

        附上下载的成都数据:https://download.csdn.net/download/sinat_36226553/12541256

    .osm 文件格式是OpenStreetMap所特有的。OSM数据的设计是为了在互联网上以标准格式轻松发送和接收。因此,.osm文件是用XML编码的,并以结构化、有序的格式包含地理数据。

    原始OSM数据通常存储在.osm文件中,但你也可能看到以.bz2.pbf结尾的文件。这些文件基本上都是.osm文件,只是被压缩以节省空间,这在处理大型数据文件时非常有用 [来源]

        2. 数据转换

         方法一(GeoConverter转换服务)https://blog.csdn.net/lyandgh/article/details/103832308

              xml或json转shapefile : GeoConverter网站

              注:成都市下载下来的interpreter.txt有73.4M,转换的时候容易网络出错

            转换生成的数据共4个:points、multilinestrings、lines、multipolygons(据了解是居民地面状图层)。

        方法二(ArcGIS Editor for OSM)https://jingyan.baidu.com/article/adc815139f66c2f723bf7383.html

        下载地址:ArcGIS Editor for OSM 10.2 10.3 10.4 10.5 10.6 10.7 10.8

        注:安装完ArcGIS Editor for OSM,若在ArcToolbox中没有看到OpenStreetMap Toolbox。可以右键【添加工具箱】,找到ArcGIS安装目录下的/ArcToolbox/Toolboxes/OpenStreetMap Toolbox.tbx文件添加。(添加成功后,再右键选择【保存设置】-【至默认】,否则下次打开ArcMap,又需要重新添加一次OpenStreetMap工具箱

        转换的结果包括point、line、polygon还有两个数据表relation和revision

        对比两种方法的转换结果,可以看到一些不同之处

        点状数据(方法一与方法二)

        面状数据(方法一与方法二)

        除了肉眼可见的差异,还有属性表值的不同。方法一的属性表有乱码、字段信息模糊等情况,而方法二的属性表则十分规范、整齐(似乎数据缺失了name字段)。方法一常常会因为外网问题转换失败(跟数据大小有一定关系),本文展示的数据是在尝试多次后偶然得到了,但转换速度较快(如果翻墙的话大概2分钟就能转换完),而方法二则耗费了不少时间。

        从目的上来说,我们是为了获取路网数据才做的这些操作,所以只应该关心线数据的质量。两种方法获取的线数据整体上差异不大,ArcGIS Editor for OSM转换获得的数据属性表信息更加清楚,为了方便、快捷可以选择方法一,否则更推荐方法二。

    总结

        拿数据量较小的试了试(贵阳市 21.1M),从转换速度来说,还是GeoConverter转换的更快(差异比较明显),但是从转换质量上来说,还是ArcGIS Editor for OSM更好。

                                          

    其他

        其实也可以使用OSM上的Geofabrik下载,将整个中国的数据下载下来,再根据所需截取数据

      (中国最新数据下载地址:https://download.geofabrik.de/asia/china-latest-free.shp.zip

        这个数据的优势在于属性信息比较多,更方便我们筛选、研究(方法二的属性表中虽然有很多字段,但似乎只有highway字段信息较完善

    ArcMap加载百度地图

        由之前安装ArcBruTile插件转换成将百度地图适配为标准的WMTS服务,感谢大佬cehui0303

        1.打开ArcMap,使用Catalog添加WMTS服务,url输入

    http://demo.cxgis.com/wmts/baidu/vec?request=getcapabilities

        2.点击确定,成功添加服务

        3.将图层拖入视图,放大即可看到百度地图

        4.在QGIS中,使用GeoHey插件[链接],把坐标系准换为BD09(火星坐标系) ,图中橙色部分是BD09,蓝色部分是原坐标系

        5.最终结果

       ⭐希望大家多多点赞、收藏!

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