Limpeza de dados com folha de dicas do Python

A limpeza de dados é uma etapa muito importante e crítica em seu projeto de ciência de dados. O sucesso do modelo de máquina depende de como você pré-processa os dados. Se você subestimar e pular o pré-processamento do seu conjunto de dados, o modelo não terá um bom desempenho e você perderá muito tempo procurando entender por que ele não funciona tão bem quanto você esperaria. 

Ultimamente, comecei a criar cábulas para agilizar minhas atividades de ciência de dados, em especial um resumo com noções básicas de limpeza de dados. Nesta postagem e cábula, vou mostrar cinco aspectos diferentes que caracterizam as etapas de pré-processamento do seu projeto de ciência de dados.

Nesta folha de dicas, vamos desde a detecção e tratamento de dados ausentes, lidando com duplicatas e encontrando soluções para duplicatas, detecção de valores discrepantes, codificação de rótulos e codificação one-hot de recursos categóricos, até transformações, como normalização MinMax e normalização padrão. Além disso, este guia explora os métodos fornecidos por três das bibliotecas Python mais populares, Pandas, Scikit-Learn e Seaborn para exibir gráficos. 

Aprender esses truques do Python ajudará você a extrair o máximo de informações possível do conjunto de dados e, conseqüentemente, o modelo de aprendizado de máquina será capaz de ter um desempenho melhor aprendendo com uma entrada limpa e pré-processada. 
 

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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