使用 Python 备忘单进行数据清理

数据清理是数据科学项目中非常重要且关键的一步。 机器模型的成功取决于您如何预处理数据。 如果您低估并跳过数据集的预处理，则模型将无法正常运行，并且您将花费大量时间来搜索以了解其为何不如您预期的那样工作。 

最近，我开始创建备忘单以加快我的数据科学活动，特别是包含数据清理基础知识的摘要。 在这篇文章和 备忘单，我将展示表征数据科学项目中预处理步骤的五个不同方面。

在这张备忘单中，我们从检测和处理缺失数据、处理重复项并寻找重复项的解决方案、异常值检测、标签编码和分类特征的单热编码，到转换，例如 MinMax 归一化和标准归一化。 此外，本指南利用三个最流行的 Python 库 Pandas、Scikit-Learn 和 Seaborn 提供的方法来显示绘图。 

学习这些 Python 技巧将帮助您从数据集中提取尽可能多的信息，因此，机器学习模型将能够通过从干净且经过预处理的输入中学习来获得更好的性能。 
 

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• Sumber: 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