Проект очистки данных с использованием Pandas на Python

Описание: Узнайте, как профессионально очищать и предобрабатывать CSV-данные в Python! В этом пошаговом руководстве мы рассмотрим все этапы: от обработки пропущенных значений до удаления дубликатов, очистки строк, фильтрации выбросов, преобразования типов данных и сохранения очищенных данных в новый CSV-файл. Идеально подходит для начинающих и опытных пользователей Python, которые хотят освоить очистку данных для анализа, визуализации или проектов машинного обучения.

В этом руководстве вы узнаете:

Как проверять необработанные CSV-данные с помощью Pandas

Методы заполнения пропущенных значений в числовых и категориальных столбцах

Удалять дубликаты и обрезать строковые значения

Преобразовывать даты и исправлять типы данных для точного анализа

Обрабатывать выбросы для обеспечения реалистичности данных

Фильтровать и сортировать данные для получения чистых и организованных наборов данных

Сохранять очищенный набор данных в новый CSV-файл

Это руководство по Python Pandas идеально подходит для аналитиков данных, специалистов по работе с данными и энтузиастов Python, которые хотят улучшить свои навыки очистки данных.

💻 Используемые файлы: пример CSV для практики.
📈 Приобретаемые навыки: очистка данных, предварительная обработка, Pandas, Python, обработка CSV, обнаружение выбросов.

Не забудьте поставить лайк, оставить комментарий и подписаться на новые обучающие материалы и проекты по Python!