Hướng dẫn python text cleaning library - thư viện dọn dẹp văn bản python
|
Ngày 23 tháng 9 năm 2021 Show Nội dung chính ShowShow
 Hầu hết các cuộc khảo sát chỉ ra rằng các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phân tích dữ liệu dành 70-80% thời gian làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Đối với nhiều nhân viên dữ liệu, việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cũng là phần ít yêu thích nhất trong công việc của họ, vì vậy họ dành 20-30% thời gian khác của họ để phàn nàn về nó. . . Hoặc vì vậy trò đùa đi. . . Thật không may, dữ liệu luôn luôn có một số mâu thuẫn, đầu vào bị thiếu, thông tin không liên quan, thông tin trùng lặp hoặc lỗi hết sức; Ở đó, không có xung quanh đó. Đặc biệt là khi dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau, mỗi nguồn sẽ có bộ lạ, thách thức và bất thường của riêng mình. Dữ liệu lộn xộn là dữ liệu vô dụng, đó là lý do tại sao các nhà khoa học dữ liệu dành phần lớn thời gian của họ để hiểu về tất cả những điều vô nghĩa. Không có nghi ngờ rằng việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu là tẻ nhạt và siêng năng như nó là quan trọng. Dữ liệu của bạn càng sạch sẽ và nhiều hơn, mọi thứ sẽ nhanh hơn, dễ dàng và hiệu quả hơn. Tại DataQuest, chúng tôi biết cuộc đấu tranh, vì vậy chúng tôi rất vui khi chia sẻ 15 lựa chọn hàng đầu của chúng tôi cho các thư viện Python hữu ích nhất để làm sạch dữ liệu.
NumpyGấu trúc MatplotlibPython for data analysis. Thanks to its speed and versatility, NumPy’s vectorization, indexing, and broadcasting concepts represent the de facto standard for array computing; however, NumPy really shines when working with multi-dimensional arrays. It also offers a comprehensive toolbox of numerical computing tools like linear algebra routines, Fourier transforms, and more. DataCleaner Mất tích Gấu trúcDataCleaner DataCleaner Mất tích Sự kết luận DataCleanerDataCleaner Mất tíchdata visualizations using Python. Sự kết luận Học kỹ năng dữ liệuMất tích Sự kết luận Mất tíchSự kết luận Học kỹ năng dữ liệu Thư viện nào được sử dụng để làm sạch dữ liệu? Sự kết luậnHọc kỹ năng dữ liệu Thư viện nào được sử dụng để làm sạch dữ liệu? Python có được sử dụng để làm sạch dữ liệu không? Học kỹ năng dữ liệuThư viện nào được sử dụng để làm sạch dữ liệu? Python có được sử dụng để làm sạch dữ liệu không? Mũi tên là thời gian nhận thức (không giống như thư viện Python tiêu chuẩn) và theo mặc định là UTC. Nó cấp cho người dùng nhiều lệnh ADEPT theo thao tác ngày và giờ với ít mã hơn và ít đầu vào hơn. Điều đó có nghĩa là bạn có thể mang lại sự đồng nhất lớn hơn cho dữ liệu của mình trong khi dành ít thời gian để đấu vật với đồng hồ. ScrubadubMột yêu thích trong số các nhà khoa học dữ liệu tài chính và chăm sóc sức khỏe, Scrubadub là một thư viện Python chuyên loại bỏ thông tin nhận dạng cá nhân (PII) khỏi văn bản miễn phí. Gói đơn giản, miễn phí và nguồn mở này giúp bạn dễ dàng xóa thông tin cá nhân nhạy cảm khỏi dữ liệu của bạn và bảo tồn quyền riêng tư và bảo mật của những người tin tưởng bạn với nó. Scrubadub hiện cho phép người dùng thanh lọc dữ liệu của họ về thông tin sau:
TabulationChỉ với một cuộc gọi chức năng duy nhất, Tabulation sẽ sử dụng dữ liệu của bạn để tạo các bảng nhỏ và hấp dẫn, dễ đọc nhờ một số tính năng như định dạng số, tiêu đề và căn chỉnh cột theo số thập phân. Thư viện nguồn mở này cũng cho phép người dùng làm việc với dữ liệu bảng trong các công cụ và ngôn ngữ khác bằng cách cho phép người dùng xuất dữ liệu ở các định dạng phổ biến khác như HTML, PHP hoặc Markdown Extra.open-source library also allows users to work with tabular data in other tools and languages by enabling the user to output data in other popular formats like HTML, PHP, or Markdown Extra.open-source library also allows users to work with tabular data in other tools and languages by enabling the user to output data in other popular formats like HTML, PHP, or Markdown Extra. Mất tíchXử lý các giá trị bị thiếu là một trong những khía cạnh chính của việc làm sạch dữ liệu. Thư viện mất tích làm điều đó. Nó xác định và trực quan hóa các giá trị bị thiếu trong cột DataFrame theo cột để người dùng có thể thấy trạng thái dữ liệu của họ đang ở. Trực quan hóa vấn đề là bước đầu tiên để giải quyết vấn đề, và MissingNo là một thư viện đơn giản và tiện dụng để hoàn thành công việc. ModinPandas đã là một thư viện nhanh, như chúng tôi đã đề cập ở trên. Nhưng Modin đưa gấu trúc lên một cấp độ hoàn toàn mới. Modin tăng cường hiệu suất của Pandas bằng cách phân phối dữ liệu và tốc độ tính toán. Người dùng Modin sẽ được hưởng lợi từ việc tích hợp mượt mà và không phô trương với cú pháp Pandas, có thể tăng tốc độ của Pandas lên tới 400%! FtfyMột thư viện chuyên dụng khác, FTFY rất đơn giản và giỏi những gì nó làm. Nó có tất cả trong tên, ftfy hoặc bản sửa lỗi cho bạn. FTFY được sinh ra cho một nhiệm vụ đơn giản: lấy các ký tự unicode xấu và vô dụng và biến chúng thành dữ liệu văn bản có liên quan và có thể đọc được. Examples: Nếu bạn dành nhiều thời gian để làm việc với dữ liệu văn bản, FTFY là một công cụ nhỏ tiện dụng để nhanh chóng hiểu được những điều vô nghĩa. ScipyKhông giống như các đề cập khác trong danh sách này, SCIPY không chỉ là một thư viện; Nó có toàn bộ hệ sinh thái khoa học dữ liệu cung cấp một bộ sưu tập các thư viện nguồn mở đã được đề cập trong danh sách này, bao gồm Numpy, Matplotlib và Pandas. Ngoài ra, Scipy cũng có sẵn một số công cụ chuyên dụng, một trong số đó là Scikit-Learn, có gói tiền xử lý của bạn mà bạn có thể tận dụng để làm sạch dữ liệu và tiêu chuẩn hóa các bộ dữ liệu. DablMột trong những kỹ sư cốt lõi của Scikit-Learn đã phát triển DABL như một thư viện phân tích dữ liệu để đơn giản hóa việc thăm dò và tiền xử lý dữ liệu.data exploration and preprocessing.data exploration and preprocessing. DABL có một quy trình tích hợp để phát hiện các loại dữ liệu nhất định và các vấn đề chất lượng trong bộ dữ liệu và tự động áp dụng các quy trình xử lý trước thích hợp. Nó có thể xử lý các giá trị bị thiếu, chuyển đổi các biến phân loại thành các giá trị số và thậm chí nó còn có các tùy chọn trực quan hóa tích hợp để tạo điều kiện cho việc khám phá dữ liệu nhanh. ImblearnThư viện cuối cùng trong đếm ngược của chúng tôi là mất cân bằng-học (viết tắt là Imblearn), dựa trên Scikit-learn và cung cấp các công cụ cho người dùng Python phải đối mặt với các lớp phân loại và mất cân bằng. Sử dụng kỹ thuật tiền xử lý được gọi là Bộ đệm dưới mức, Imblearn sẽ đi qua dữ liệu của bạn và loại bỏ các giá trị thiếu, không nhất quán hoặc không thường xuyên trong bộ dữ liệu của bạn. Sự kết luậnKhi nói đến khoa học dữ liệu, bạn nhận được những gì bạn đưa vào. Mô hình phân tích dữ liệu của bạn chỉ tốt như dữ liệu bạn cung cấp cho nó và làm sạch dữ liệu của bạn, nó sẽ đơn giản hơn để xử lý, phân tích và hình dung . Chúng tôi đã dành toàn bộ con đường kỹ năng để làm sạch dữ liệu bằng Python vì lý do này.data cleaning with Python for this very reason.data cleaning with Python for this very reason. Danh sách các thư viện này không có nghĩa là toàn diện. Có nhiều công cụ mạnh mẽ trong hệ sinh thái Python có thể cải thiện đáng kể các quá trình hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù bạn có thể giành chiến thắng sử dụng tất cả các công cụ này, chúng tôi hy vọng rằng bằng cách áp dụng một vài trong số chúng, bạn sẽ thấy một sự cải thiện đáng chú ý về hiệu quả, năng suất và sự thích thú hàng ngày. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích hoặc sâu sắc, chúng tôi khuyến khích bạn tham gia cộng đồng thịnh vượng của chúng tôi gồm hàng trăm ngàn sinh viên và các chuyên gia dữ liệu đang tìm cách tìm hiểu thêm về thế giới mở rộng của khoa học dữ liệu. Đăng ký miễn phí ngay hôm nay! Học kỹ năng dữ liệuNhận mức tăng tiếp theo hoặc chuyển sang nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu bằng cách học các kỹ năng dữ liệu. Đăng ký một tài khoản miễn phí và thử các khóa học tương tác của chúng tôi tại Python, R, SQL, v.v.free account and try our interactive courses in Python, R, SQL, and more!free account and try our interactive courses in Python, R, SQL, and more! Mất tích. Xử lý các giá trị bị thiếu là một trong những khía cạnh chính của việc làm sạch dữ liệu. Thư viện mất tích làm điều đó. Nó xác định và trực quan hóa các giá trị bị thiếu trong cột DataFrame theo cột để người dùng có thể thấy trạng thái dữ liệu của họ đang ở.The Missingno library does just that. It identifies and visualizes missing values in the DataFrame column by column so that the user can see the state their data is in.The Missingno library does just that. It identifies and visualizes missing values in the DataFrame column by column so that the user can see the state their data is in. Python có một số thư viện tích hợp để giúp làm sạch dữ liệu. Hai thư viện phổ biến nhất là gấu trúc và numpy, nhưng bạn sẽ sử dụng gấu trúc cho hướng dẫn này. Thư viện Pandas cho phép bạn làm việc với GANDAS DATAFRAME để phân tích dữ liệu và thao tác.. The two most popular libraries are pandas and numpy, but you'll be using pandas for this tutorial. Pandas library allows you to work with pandas dataframe for data analysis and manipulation.. The two most popular libraries are pandas and numpy, but you'll be using pandas for this tutorial. Pandas library allows you to work with pandas dataframe for data analysis and manipulation. Pandas cung cấp một loạt các chức năng tích hợp có thể được sử dụng để làm sạch và thao tác các bộ dữ liệu trước khi phân tích.Nó có thể cho phép bạn thả các hàng và cột không đầy đủ, điền vào các giá trị bị thiếu và cải thiện khả năng đọc của bộ dữ liệu thông qua đổi tên danh mục.. It can allow you to drop incomplete rows and columns, fill missing values and improve the readability of the dataset through category renaming.. It can allow you to drop incomplete rows and columns, fill missing values and improve the readability of the dataset through category renaming. |
