How to CLEAN DATA: 5 steps in Python

Опубликовано: 15 Сентябрь 2020
на канале: Data Driven Thinking

678

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

На этой странице сайта вы можете посмотреть видео онлайн How to CLEAN DATA: 5 steps in Python длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загрузил пользователь Data Driven Thinking 15 Сентябрь 2020, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми, на youtube это видео уже посмотрели 678 раз и оно понравилось 31 зрителям. Приятного просмотра!

120,461

2.1 тыс