Nhập và làm sạch dữ liệu với câu trả lời đánh giá Python
Khi sử dụng dữ liệu, hầu hết mọi người đều đồng ý rằng thông tin chi tiết và phân tích của bạn chỉ tốt khi dữ liệu bạn đang sử dụng. Về cơ bản, dữ liệu rác vào là phân tích rác ra. Làm sạch dữ liệu, còn được gọi là làm sạch dữ liệu và lọc dữ liệu, là một trong những bước quan trọng nhất đối với tổ chức của bạn nếu bạn muốn tạo văn hóa xung quanh việc ra quyết định dữ liệu chất lượng Show
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập
Làm sạch dữ liệu là quá trình sửa hoặc xóa dữ liệu không chính xác, bị hỏng, định dạng không chính xác, trùng lặp hoặc không đầy đủ trong tập dữ liệu. Khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, có nhiều khả năng dữ liệu bị trùng lặp hoặc dán nhãn sai. Nếu dữ liệu không chính xác, kết quả và thuật toán không đáng tin cậy, mặc dù chúng có vẻ đúng. Không có một cách tuyệt đối nào để quy định các bước chính xác trong quy trình làm sạch dữ liệu vì các quy trình sẽ khác nhau giữa các tập dữ liệu. Nhưng điều quan trọng là phải thiết lập một khuôn mẫu cho quy trình làm sạch dữ liệu của bạn để bạn biết rằng mình đang thực hiện đúng cách mọi lúc Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ dữ liệu không thuộc tập dữ liệu của bạn. Chuyển đổi dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ định dạng hoặc cấu trúc này sang định dạng hoặc cấu trúc khác. Các quá trình chuyển đổi cũng có thể được gọi là sắp xếp dữ liệu hoặc trộn dữ liệu, chuyển đổi và ánh xạ dữ liệu từ một dạng dữ liệu "thô" sang một định dạng khác để lưu trữ và phân tích. Bài viết này tập trung vào các quy trình làm sạch dữ liệu đó
Mặc dù các kỹ thuật được sử dụng để làm sạch dữ liệu có thể khác nhau tùy theo loại dữ liệu mà công ty bạn lưu trữ, nhưng bạn có thể làm theo các bước cơ bản sau để vạch ra khuôn khổ cho tổ chức của mình Bước 1. Xóa các quan sát trùng lặp hoặc không liên quanXóa các quan sát không mong muốn khỏi tập dữ liệu của bạn, bao gồm các quan sát trùng lặp hoặc quan sát không liên quan. Các quan sát trùng lặp sẽ xảy ra thường xuyên nhất trong quá trình thu thập dữ liệu. Khi bạn kết hợp các tập dữ liệu từ nhiều nơi, loại bỏ dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc nhiều bộ phận, sẽ có cơ hội tạo dữ liệu trùng lặp. Khử trùng lặp là một trong những lĩnh vực lớn nhất được xem xét trong quy trình này. Các quan sát không liên quan là khi bạn nhận thấy các quan sát không phù hợp với vấn đề cụ thể mà bạn đang cố gắng phân tích. Ví dụ: nếu bạn muốn phân tích dữ liệu liên quan đến khách hàng thuộc thế hệ millennial, nhưng tập dữ liệu của bạn bao gồm các thế hệ cũ hơn, thì bạn có thể xóa những quan sát không liên quan đó. Điều này có thể làm cho việc phân tích trở nên hiệu quả hơn và giảm thiểu sự phân tâm khỏi mục tiêu chính của bạn—cũng như tạo ra một tập dữ liệu dễ quản lý hơn và hiệu quả hơn Bước 2. Sửa lỗi cấu trúcLỗi cấu trúc là khi bạn đo lường hoặc truyền dữ liệu và nhận thấy các quy ước đặt tên lạ, lỗi chính tả hoặc viết hoa không chính xác. Những điểm không nhất quán này có thể gây ra các danh mục hoặc lớp bị gắn nhãn sai. Ví dụ: bạn có thể thấy cả "Không áp dụng" và "Không áp dụng" đều xuất hiện, nhưng chúng phải được phân tích thành cùng một danh mục Bước 3. Lọc các ngoại lệ không mong muốnThông thường, sẽ có những quan sát chỉ xảy ra một lần mà khi nhìn thoáng qua, chúng có vẻ không phù hợp với dữ liệu bạn đang phân tích. Nếu bạn có lý do chính đáng để xóa một ngoại lệ, chẳng hạn như nhập dữ liệu không đúng cách, thì làm như vậy sẽ giúp hiệu suất của dữ liệu bạn đang làm việc. Tuy nhiên, đôi khi chính sự xuất hiện của một ngoại lệ sẽ chứng minh một lý thuyết mà bạn đang nghiên cứu. Nhớ. chỉ vì một ngoại lệ tồn tại, không có nghĩa là nó không chính xác. Bước này là cần thiết để xác định tính hợp lệ của số đó. Nếu một giá trị ngoại lệ được chứng minh là không phù hợp để phân tích hoặc là do nhầm lẫn, hãy cân nhắc xóa giá trị đó Bước 4. Xử lý dữ liệu bị thiếuBạn không thể bỏ qua dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán sẽ không chấp nhận các giá trị bị thiếu. Có một số cách để xử lý dữ liệu bị thiếu. Không phải là tối ưu, nhưng cả hai có thể được xem xét
Bước 5. Xác thực và QAKhi kết thúc quá trình làm sạch dữ liệu, bạn sẽ có thể trả lời những câu hỏi này như một phần của quá trình xác thực cơ bản
Kết luận sai do dữ liệu không chính xác hoặc "bẩn" có thể thông báo chiến lược kinh doanh và ra quyết định kém. Kết luận sai có thể dẫn đến khoảnh khắc xấu hổ trong cuộc họp báo cáo khi bạn nhận ra dữ liệu của mình không phù hợp để xem xét kỹ lưỡng. Trước khi bạn đạt được điều đó, điều quan trọng là tạo ra văn hóa dữ liệu chất lượng trong tổ chức của bạn. Để làm điều này, bạn nên ghi lại các công cụ bạn có thể sử dụng để tạo văn hóa này và chất lượng dữ liệu có ý nghĩa gì đối với bạn Các bước để làm sạch dữ liệu trong Python là gì?Làm sạch dữ liệu Python bằng Pandas và NumPy . Thả cột trong DataFrame Thay đổi chỉ mục của DataFrame Dọn dẹp các trường trong dữ liệu Kết hợp các phương thức str với NumPy để làm sạch các cột Làm sạch toàn bộ tập dữ liệu bằng hàm applymap Đổi tên cột và bỏ qua hàng Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu trong Python là gì?Làm sạch dữ liệu có nghĩa là sửa dữ liệu xấu trong tập dữ liệu của bạn . Dữ liệu xấu có thể là. ô trống. Dữ liệu sai định dạng. Dữ liệu sai.
Làm sạch dữ liệu bằng NumPy và gấu trúc là gì?Làm sạch dữ liệu bằng pandas và NumPy . Bỏ các cột không cần thiết trong DataFrame Thay đổi chỉ mục của DataFrame sử dụng. phương thức str() để làm sạch cột Đổi tên các cột thành một bộ nhãn dễ nhận biết hơn Bỏ qua các hàng không cần thiết trong tệp CSV Python có tốt nhất để làm sạch dữ liệu không?Kết hợp tầm quan trọng của Python, Numpy và Pandas, cả hai thư viện Python (có nghĩa là bộ công cụ được lập trình sẵn) đều là công cụ được các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn khi nói đến việc làm sạch, chuẩn bị và xử lý dữ liệu . . |