Тщательно подобранный список методов очистки данных

Прежде чем можно будет приступить к какому-либо осмысленному анализу или моделированию, необходимо предпринять один важный шаг: очистку данных . Независимо от того, насколько сложны ваши алгоритмы или визуализации, если базовые данные запутаны, ваши результаты будут ненадежными.

Очистка данных, также известная как очистка данных или очистка данных, включает в себя выявление и исправление (или удаление) неверных, неполных или нерелевантных частей набора данных. Ниже приведен тщательно подобранный список наиболее важных и часто используемых методов очистки данных, которые помогут гарантировать, что ваши данные будут чистыми, последовательными и готовыми к анализу.

1. Обработка пропущенных значений

Отсутствие данных — одна из наиболее распространенных проблем.

• Методы:

  • Удалить строки/столбцы с пропущенными магазин  значениями (если их немного)

  • Выполнить подстановку с использованием среднего значения, медианы, моды или расширенных моделей

  • Отметить отсутствующие записи для последующей обработки

2. Удаление дубликатов

Дубликаты могут искажать сводки и искажать модели.

• Как:

  • Используйте функции как drop_duplicates()в pandas

  • Сопоставьте строки на основе ключевых столбцов (например, имя, идентификатор)

3. Исправление структурных ошибок

К ним относятся опечатки, несоответствующий заглавный Список рассмотренных методов сбора данных шрифт или проблемы с форматированием.

• Примеры:

  • “N/A”, “na”, “na” → стандартизированоNaN

  • «NY», «Нью-Йорк», «нью-йорк» → стандартизированный формат

• Инструменты: Регулярные выражения, строковые функции

4. Фильтрация выбросов

Выбросы могут указывать на ошибки или допустимые, но экстремальные значения.

• Подходы:

  • Используйте статистические пороговые значения (например, Z-оценку, IQR)

  • Применяйте знания предметной области для принятия решения об удалении или преобразовании

5. Исправление типа данных

Убедитесь, что столбцы имеют правильный тип данных.

• Исправления:

  • Преобразовать строки в даты ( "2025-01-01"→ datetime)

  • Изменить числовые строки на целые Мобильный Лидер числа или числа с плавающей точкой

  • Удалить текст из числовых полей (например, «$100» → 100.0)

6. Стандартизация единиц и форматов

Обеспечивает согласованность всего набора данных.

• Примеры:

  • Температура в градусах Цельсия и Фаренгейта

  • Время в 24-hourсравненииAM/PM

  • Преобразование текста в строчные или заглавные буквы

7. Кодирование категориальных переменных

Преобразуйте текстовые категории в формат, подходящий для анализа или моделирования.

• Методы:

  • Кодировка этикетки

  • Однократное кодирование

  • Двоичное кодирование (для высокой мощности)

8. Обрезка и очистка пустого пространства

Дополнительные пробелы могут привести к несоответствиям или неправильной категоризации.

• Исправление: используйте strip()регулярное выражение или регулярные выражения для очистки начальных/конечных пробелов.

9. Проверка целостности данных

Убедитесь, что значения в наборе данных имеют смысл.

• Примеры:

  • Дата рождения не в будущем

  • Поля электронной почты содержат символ «@»

  • Почтовые индексы соответствуют городу/штату

10. Как бороться с непоследовательными соглашениями об именовании

Согласуйте метки, категории или названия полей.

• Примеры:

  • «Да», «да», «Y», «1» → объединены в одно «Да»

  • «Customer_Name» и «customerName» → переименованы последовательно

Заключительные мысли

Чистые данные — основа точных, действенных идей. Без них даже самые лучшие алгоритмы и визуализации разваливаются. Хотя очистка данных может занять много времени, это также один из самых ценных шагов в любом проекте по работе с данными.

Применяя эти методы и делая их частью повторяющегося процесса, вы можете сэкономить время, сократить количество ошибок и гарантировать, что ваши данные работают на вас, а не против вас.