Добро пожаловать на 9-й день нашей программы «Python для науки о данных: 100 дней до мастерства»! Мы уже изучили основные концепции программирования Python и несколько жизненно важных библиотек, включая NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn. Сегодня мы углубимся в один из важнейших этапов любого проекта по науке о данных: очистку и предварительную обработку данных.
https://www.afterhourscoding.com/
Очистка и предварительная обработка данных включают подготовку данных для анализа путем удаления или изменения неверных, неполных, неактуальных, дублированных или неправильно отформатированных данных. Этот процесс повышает качество данных и приводит к более точному пониманию.
Работа с отсутствующими данными
Отсутствующие данные — распространенная проблема в большинстве наборов данных. Есть несколько способов борьбы с ним:
- Отбросьте отсутствующие значения: в pandas мы можем использовать функцию
dropna()для удаления отсутствующих значений. - Заполните пропущенные значения: мы также можем заполнить пропущенные значения любым желаемым значением или стратегией. Панды предоставляют для этой цели функцию
fillna(). - Интерполяция: функция Pandas
interpolate()предоставляет нам возможность разумно интерполировать отсутствующие значения.
Обработка повторяющихся данных
Повторяющиеся строки — это строки, которые были записаны более одного раза. Хотя это самая простая форма очистки данных, она также и самая важная. Вы можете использовать функцию duplicated() в pandas для проверки повторяющихся строк.
Преобразование типа данных
Крайне важно убедиться, что тип каждого столбца соответствует содержащимся в нем данным. Pandas предоставляет ряд функций для преобразования одного типа данных в другой (to_numeric(), to_datetime()).
Переименование и замена
Другая стандартная процедура, выполняемая в pandas DataFrame, — это переименование имен столбцов и замена значений столбцов. Функция rename() позволяет переименовывать имена столбцов, а функция replace() позволяет заменять значения столбцов.
Сегодняшние задачи
Чтобы познакомиться с очисткой и предварительной обработкой данных, вот несколько задач для начала:
- Загрузите набор данных с отсутствующими значениями и обработайте их, используя разные стратегии.
- Обнаружение и удаление повторяющихся строк в наборе данных.
- Преобразование типов данных столбцов в подходящие типы.
- Переименуйте столбцы и замените значения столбцов.
Подведение итогов
Очистка и предварительная обработка данных могут быть не самым захватывающим аспектом науки о данных, но жизненно важным. Правильно очищенные и предварительно обработанные данные приводят к более точным и надежным результатам. Практикуйте эти навыки с различными наборами данных, и вы будете на пути к освоению науки о данных с помощью Python. Увидимся завтра, чтобы узнать больше о приключениях Python!
