Какие существуют методы предобработки данных перед их анализом в Pandas?

Некоторые методы предобработки данных перед их анализом в Pandas:

• Удаление строк или столбцов с пропущенными значениями. sky.pro habr.com Этот метод подходит, когда пропущенные значения составляют небольшую долю от общего объёма данных. sky.pro Однако он может привести к потере значительной части данных, особенно если пропущенных значений много. sky.pro
• Замена пропущенных значений. sky.pro Пропущенные значения можно заменить на среднее, медиану или моду столбца. sky.pro Этот метод особенно полезен, когда количество пропущенных значений невелико. sky.pro
• Удаление дубликатов. www.freecodecamp.org Дубликаты могут исказить анализ, так как влияют на результаты и не точно показывают тенденции и закономерности. www.freecodecamp.org Pandas помогает идентифицировать и удалить дубликаты, помещая их в новые переменные. www.freecodecamp.org
• Конвертация типов данных. www.freecodecamp.org Это важный аспект предобработки данных, который позволяет убедиться, что данные находятся в подходящем формате для анализа или моделирования. www.freecodecamp.org Например, функция get_dummies преобразует категориальные значения в числовой формат (двоичный формат). www.freecodecamp.org
• Обработка выбросов. www.freecodecamp.org Выбросы значительно отличаются от большинства данных, они могут искажать статистические показатели и негативно влиять на производительность моделей машинного обучения. www.freecodecamp.org Для идентификации и удаления выбросов есть несколько методов, например, Z-score (для нормально распределённых данных) и IQR (межквартильный диапазон). www.freecodecamp.org