การล้างข้อมูลด้วย Python Cheat Sheet

การล้างข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญและสำคัญมากในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ ความสำเร็จของรุ่นเครื่องขึ้นอยู่กับวิธีที่คุณประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า หากคุณประเมินค่าต่ำเกินไปและข้ามการประมวลผลชุดข้อมูลล่วงหน้า โมเดลจะทำงานได้ไม่ดี และคุณจะเสียเวลามากในการค้นหาเพื่อทำความเข้าใจว่าเหตุใดจึงไม่ทำงานตามที่คุณคาดไว้ 

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ฉันเริ่มสร้างเอกสารสรุปข้อมูลเพื่อเพิ่มความเร็วให้กับกิจกรรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสรุปเกี่ยวกับพื้นฐานของการล้างข้อมูล ในกระทู้นี้และ โกงแผ่นฉันจะแสดงแง่มุมต่างๆ ห้าประการที่แสดงลักษณะขั้นตอนก่อนการประมวลผลในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

ในแผ่นโกงนี้เราเริ่มจากการตรวจจับและจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป จัดการกับรายการที่ซ้ำกันและค้นหาวิธีแก้ปัญหาสำหรับรายการที่ซ้ำกัน การตรวจหาค่าผิดปกติ การเข้ารหัสป้ายกำกับและการเข้ารหัสแบบใช้ครั้งเดียวของฟีเจอร์หมวดหมู่ ไปจนถึงการแปลง เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน MinMax และการทำให้เป็นมาตรฐานมาตรฐาน ยิ่งไปกว่านั้น คู่มือนี้ยังใช้ประโยชน์จากวิธีการของไลบรารี Python ยอดนิยมสามตัว ได้แก่ Pandas, Scikit-Learn และ Seaborn เพื่อแสดงพล็อต 

การเรียนรู้เคล็ดลับหลามเหล่านี้จะช่วยให้คุณดึงข้อมูลได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้จากชุดข้อมูล และด้วยเหตุนี้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะสามารถทำงานได้ดีขึ้นโดยการเรียนรู้จากอินพุตที่สะอาดและผ่านการประมวลผลล่วงหน้า 
 

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: 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