Nettoyage des données avec Python Cheat Sheet

Le nettoyage des données est une étape très importante et critique dans votre projet de science des données. Le succès du modèle de machine dépend de la façon dont vous prétraitez les données. Si vous sous-estimez et ignorez le prétraitement de votre jeu de données, le modèle ne fonctionnera pas bien et vous perdrez beaucoup de temps à chercher à comprendre pourquoi il ne fonctionne pas aussi bien que prévu. 

Dernièrement, j'ai commencé à créer des aide-mémoire pour accélérer mes activités de science des données, en particulier un résumé avec les bases du nettoyage des données. Dans ce billet et antisèche, je vais montrer cinq aspects différents qui caractérisent les étapes de prétraitement dans votre projet de science des données.

Dans cette feuille de triche, nous passons de la détection et de la gestion des données manquantes, au traitement des doublons et à la recherche de solutions aux doublons, à la détection des valeurs aberrantes, à l'encodage des étiquettes et à l'encodage à chaud des caractéristiques catégorielles, aux transformations, telles que la normalisation MinMax et la normalisation standard. De plus, ce guide exploite les méthodes fournies par trois des bibliothèques Python les plus populaires, Pandas, Scikit-Learn et Seaborn pour afficher des tracés. 

L'apprentissage de ces astuces Python vous aidera à extraire le plus d'informations possible de l'ensemble de données et, par conséquent, le modèle d'apprentissage automatique pourra mieux fonctionner en apprenant à partir d'une entrée propre et prétraitée. 
 

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• La source: 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