Hoja de referencia de limpieza de datos con Python

La limpieza de datos es un paso muy importante y crítico en su proyecto de ciencia de datos. El éxito del modelo de máquina depende de cómo preproceses los datos. Si subestima y omite el preprocesamiento de su conjunto de datos, el modelo no funcionará bien y perderá mucho tiempo buscando comprender por qué no funciona tan bien como esperaba. 

Últimamente, comencé a crear hojas de trucos para acelerar mis actividades de ciencia de datos, en particular, un resumen con los conceptos básicos de limpieza de datos. En esta publicación y chuleta, voy a mostrar cinco aspectos diferentes que caracterizan los pasos de preprocesamiento en su proyecto de ciencia de datos.

En esta hoja de trucos, pasamos de detectar y manejar datos faltantes, lidiar con duplicados y encontrar soluciones a duplicados, detección de valores atípicos, codificación de etiquetas y codificación one-hot-encoding de características categóricas, a transformaciones, como la normalización MinMax y la normalización estándar. Además, esta guía aprovecha los métodos proporcionados por tres de las bibliotecas de Python más populares, Pandas, Scikit-Learn y Seaborn, para mostrar gráficos. 

Aprender estos trucos de Python lo ayudará a extraer la mayor cantidad de información posible del conjunto de datos y, en consecuencia, el modelo de aprendizaje automático podrá funcionar mejor al aprender de una entrada limpia y preprocesada. 
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/02/data-cleaning-python-cheat-sheet.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-cleaning-with-python-cheat-sheet