How to CLEAN DATA: 5 steps in Python

Publié le: 15 septembre 2020
sur la chaîne: Data Driven Thinking

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I show how to clean data before applying machine learning algorithms.
If you apply data science techniques to original data directly, you can receive a biased result that you can not rely on!
Watch this video to understand basic concepts of data cleaning and to be more efficient in data analysis.

Steps to cleaned data:
1. Explore data
2. Fix syntax and grammar errors
3. Handle null values
4. Remove outliers
5. Remove duplicates

Functions I recommend to use:
head https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
info https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
groupby https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
dropna https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
fillna https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
replace https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
describe https://pandas.pydata.org/pandas-docs...
drop_duplicates https://pandas.pydata.org/pandas-docs...

#datacleaning #datacleaningPYTHON

Sur cette page du site, vous pouvez voir la vidéo en ligne How to CLEAN DATA: 5 steps in Python durée heure minute seconde en bonne qualité , qui a été Téléchargé par l'utilisateur Data Driven Thinking 15 septembre 2020, Partagez le lien avec vos amis et connaissances, sur youtube cette vidéo a déjà été regardée 678 fois et il a aimé 31 téléspectateurs. Bon visionnage!

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