kaggle中的上海地址数据集?
时间: 2023-10-03 19:09:03 浏览: 55
在 Kaggle 上可以找到很多有关中国城市地址的数据集,其中也包括上海地址数据集。以下是一些可能有用的数据集:
1. [Shanghai Listings with Reviews](https://www.kaggle.com/fabianzigli/shanghai-listings-with-reviews):这个数据集包含了上海的 Airbnb 房源信息和评论数据。
2. [Shanghai Neighborhoods](https://www.kaggle.com/alexanderbader/shanghai-neighborhoods):这个数据集包含了上海市不同行政区域的边界数据和一些基本信息。
3. [Shanghai Subway Stations](https://www.kaggle.com/thomaskonstantin/top-10-shanghai-subway-stations):这个数据集包含了上海市地铁系统中最繁忙的十个车站的信息和周边设施信息。
4. [Shanghai Real Estate Data](https://www.kaggle.com/thesagarsutar/shanghai-real-estate-data):这个数据集包含了上海市各个区域的房价数据和一些基本信息。
希望这些数据集能够对你有所帮助。
相关问题
kaggle中怎么调用数据集
要调用Kaggle数据集,请按照以下步骤操作:
1. 确保您已经注册了Kaggle账户并且已经登录。
2. 寻找您感兴趣的数据集。可以通过在Kaggle网站的搜索栏中输入关键字来查找数据集。
3. 点击数据集的名称进入数据集页面。
4. 点击“数据”选项卡,然后选择您要下载的数据文件。
5. 点击“下载”按钮。
6. 如果您使用的是Kaggle API,则可以使用以下命令从终端或命令行界面下载数据集:
```
kaggle datasets download -d dataset_name
```
其中,dataset_name是您要下载的数据集的名称。
7. 数据集将被下载到您的计算机上。如果您使用的是Kaggle API,则数据集将被下载到当前工作目录中。
注意:某些数据集可能需要您同意条款和条件才能下载。请仔细阅读并遵守这些条款和条件。
kaggle中中风预测数据集数据清洗
对于Kaggle中的中风预测数据集,数据清洗的主要步骤包括以下几个方面:
1. 删除重复记录:首先,需要检查数据中是否存在重复的记录,如果存在,则需要将其删除,以确保数据的准确性和一致性。
2. 处理缺失值:检查数据集中是否存在缺失值,如果存在,则需要对缺失值进行处理。处理缺失值的方式通常有删除、插值和替换等方法。
3. 处理异常值:检查数据集中是否存在异常值,如果存在,则需要将其处理,以确保数据的准确性和可靠性。
4. 转换数据类型:将数据集中的数据类型进行转换,以确保正确的数据类型和格式。
5. 特征选择:对于数据集中的特征,需要进行特征选择,选择对于预测中风有用的特征,并删除不必要的特征。
6. 数据标准化:对于数据集中的数值特征,需要进行标准化或归一化,使得不同特征的数据具有相同的尺度和范围。
数据清洗是机器学习中非常重要的一步,可以有效地提高模型的准确性和可靠性。