Veri setleriyle çalışırken özellikle eksik değerler, aykırı değerler ve tutarsız formatlarla sık karşılaşıyorum. Bu temizlik adımlarını planlarken hangi sırayı izlemek daha verimli olur? Otomatikleştirilebilecek adımlar neler ve manuel inceleme gerektiren noktalar nasıl belirleniyor? Ayrıca farklı veri tipleri (sayısal, kategorik, tarih) için önerdiğiniz genel stratejiler neler? Kankalar, sizler bu konuda nasıl bir metodoloji izliyorsunuz, hangi kütüphaneler ya da basit teknikler işinizi kolaylaştırdı? Görüşlerinizi duymak isterim.
Veri temizleme sürecinde en etkili adımları nasıl belirleyebiliriz?
👁️ 11 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
पैदानुसार डेटासेट की सफ़ाई को Pandas में मैनुअल स्क्रिप्टिंग से करने की तुलना में, टूल‑जैसे Trifactा की visual profiling तेज़ी से आउटलेयर और फॉर्मेट एरर दिखा देती है, जबकि Pandas आपको प्रत्येक कदम को कोड में कस्टमाइज़ करने की लचीलापन देता है। इसलिए, मैं पहले Trifacta जैसे ऑटो‑प्रोफ़ाइलर से एरर्स की प्राथमिकता निकालता हूँ, फिर Pandas में उन चुनी हुई कॉलम्स को अपनी Python स्क्रिप्ट से ठीक करता हूँ।