Перед началом анализа данных важно провести их очистку и подготовку. Это поможет избежать ошибок и повысить точность результатов анализа. В Python есть множество инструментов для эффективной работы с данными. Рассмотрим основные шаги для их подготовки. 1. Работа с пропусками в данных Пропуски данных часто встречаются в наборах данных и могут привести к искажениям в анализе. Чтобы обнаружить пропущенные значения, можно использовать метод isnull(), который возвращает True для ячеек с пропусками....

Возьмем простейшую ситуацию, когда вы спарсили некоторые данные с Ф.И.О., номерами телефонов, email и именем пользователя с какого-либо сайта. Однако пользователи не особо любят соблюдать правила заполнения полей. Потому, иногда в Ф.И.О. присутствуют числа и различные символы, которые в дальнейшем затруднят поиск по таким данным. Да и номера телефонов могут быть записаны вразнобой. А потому, необходимо привести их к какому-то общему знаменателю. Следовательно, напрашивается логический вывод – данные необходимо очистить...