Pulizia dei dati con Python Cheat Sheet

La pulizia dei dati è un passaggio molto importante e critico nel tuo progetto di data science. Il successo del modello di macchina dipende da come si preelaborano i dati. Se sottovaluti e salti la preelaborazione del tuo set di dati, il modello non funzionerà bene e perderai molto tempo a cercare di capire perché non funziona come ti aspetteresti. 

Ultimamente ho iniziato a creare dei cheat sheet per velocizzare le mie attività di data science, in particolare un riepilogo con le basi della pulizia dei dati. In questo post e cheat sheet, mostrerò cinque diversi aspetti che caratterizzano le fasi di preelaborazione nel tuo progetto di data science.

In questo foglietto illustrativo, passiamo dal rilevamento e gestione dei dati mancanti, alla gestione dei duplicati e alla ricerca di soluzioni ai duplicati, al rilevamento dei valori anomali, alla codifica delle etichette e alla codifica one-hot delle caratteristiche categoriche, alle trasformazioni, come la normalizzazione MinMax e la normalizzazione standard. Inoltre, questa guida sfrutta i metodi forniti da tre delle più diffuse librerie Python, Pandas, Scikit-Learn e Seaborn per la visualizzazione dei grafici. 

Imparare questi trucchi Python ti aiuterà a estrarre più informazioni possibili dal set di dati e, di conseguenza, il modello di machine learning sarà in grado di funzionare meglio imparando da un input pulito e preelaborato. 
 

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• Fonte: 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