Ngày 23 tháng 9 năm 2021
Nội dung chính ShowShow
- Gấu trúc
- DataCleaner
- Mất tích
- Sự kết luận
- Học 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?
- Làm thế nào để bạn làm sạch dữ liệu trong Python?
- Là gấu trúc được sử dụng để làm sạch dữ liệu?
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.
- Numpy
- Gấu trúc
- DataCleaner
- DataCleaner
- Mất tích
- Sự kết luận
- Học 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?
- Mất tích
- Sự kết luận
- Học 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?
- Làm thế nào để bạn làm sạch dữ liệu trong Python?
Numpy
Gấu 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 trúc
DataCleaner
DataCleaner
Mất tích
Sự kết luận
DataCleaner
DataCleaner
Mất tíchdata visualizations using Python.
Sự kết luận
Học kỹ năng dữ liệu
Mất tích
Sự kết luận
Mất tích
Sự kết luận
Học kỹ năng dữ liệu
Thư viện nào được sử dụng để làm sạch dữ liệu?
Sự kết luận
Học 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 liệu
Thư 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.
Scrubadub
Một 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:
- Địa chỉ email
- URL
- Tên
- Tên người dùng Skype
- Số điện thoại
- Kết hợp mật khẩu/tên người dùng
- Số an sinh xã hội
Tabulation
Chỉ 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 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.
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.
Modin
Pandas 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%!
Ftfy
Một 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:
“quoteâ€\x9d = "quote"
ü = ü
lt;3 =