Источник: Nuances of Programming На какую же задачу дата-сайентисты тратят больше всего времени? Согласно исследованию CrowdFlower, они тратят 80% своего времени на очистку данных. Это неудивительно, ведь от того, насколько чистыми будут данные, зависит судьба всего проекта. Существуют методы, позволяющие сократить время очистки данных за счет использования специальных пакетов. Что это за пакеты и как они работают? Давайте разбираться. 1. Pyjanitor Pyjanitor — это реализация пакета Janitor R для очистки данных с помощью цепочечных методов в среде Python...

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....