Python adattisztítás szakácskönyve: Modern technikák és Python-eszközök a piszkos adatok felismeréséhez és eltávolításához, valamint a kulcsfontosságú információk kinyeréséhez

Olvasói vélemények

Összességében a könyv kiváló forrásnak számít a Python használatával történő adattisztításhoz, mivel gyakorlati tanácsokat, világos magyarázatokat és számos kódolási példát kínál. Bár a könyv átfogó bevezetésként szolgál a kezdők számára és hasznos referenciaként a tapasztalt adattudósok számára, néhány kritikus megjegyezte, hogy vannak javításra szoruló területek, különösen a kódformázás és a grafikák bevonása terén.

A könyv rendkívül gyakorlatias, világos és strukturált magyarázatokat, számos példát és rengeteg technikát kínál az adattisztításhoz, -manipulációhoz és -vizualizáláshoz. Kiváló alapkönyv az adattudomány vagy a mesterséges intelligencia területén kezdők számára, és különösen nagyra értékelik a betekintés, a rendszerezés és a gyors kézikönyvként való használhatósága miatt. A recenzensek nagyra értékelték az adatfeldolgozási feladatok mögötti érvelés megértésének hangsúlyozását, ami fokozza a tanulást.

Néhány bíráló rámutatott olyan problémákra, mint a rosszul formázott, nehezen olvasható kódpéldák, a grafikák minimális használata a tipikus feltáró adatelemzéssel ellentétben, valamint az összetettebb témák, például az idősoros adatok tisztításának szükségessége. Néhányan megjegyezték, hogy bár szilárd kiindulópontként szolgál, nem biztos, hogy minden haladó témát mélységében lefed.

(28 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Python Data Cleaning Cookbook: Modern techniques and Python tools to detect and remove dirty data and extract key insights

Könyv tartalma:

Fedezze fel, hogyan írja le részletesen az adatait, hogyan azonosítsa az adatproblémákat, és hogyan oldja meg azokat az általánosan használt technikák és tippek és trükkök segítségével

Főbb jellemzők

⬤ Jártas legyen a különböző adattisztítási technikákban, hogy feltárja a kulcsfontosságú meglátásokat.

⬤ Manipulálja a különböző összetettségű adatokat, hogy üzleti igényeinek megfelelő formába öntse őket.

⬤ Tisztítsa, ellenőrizze és validálja a nagy adatmennyiségeket a problémák diagnosztizálása érdekében, mielőtt továbblépne az adatelemzésre.

Könyv leírása

A tiszta adatok megszerzése a betekintések feltárásához elengedhetetlen, mivel a megfelelő adattisztítás nélküli adatelemzés közvetlenül az adatelemzésbe való belevágás helytelen eredményekhez vezethet. Ez a könyv olyan eszközöket és technikákat mutat be, amelyeket az adatok Python segítségével történő tisztításához és kezeléséhez alkalmazhat. Azzal kezdi, hogy megismerkedik az adatok alakjával, olyan gyakorlatok segítségével, amelyek a legtöbb adatforrással rutinszerűen alkalmazhatók. Ezután a könyv megtanítja, hogyan manipulálhatja az adatokat, hogy hasznos formába hozza azokat. Azt is megtanulja, hogyan szűrje és összegezze az adatokat, hogy betekintést nyerjen, és jobban megértse, mi az, aminek van értelme, és mi az, aminek nincs, valamint felfedezi, hogyan operáljon az adatokkal a feltárt problémák megoldása érdekében. A továbbiakban olyan kulcsfontosságú feladatokat fog végrehajtani, mint a hiányzó értékek kezelése, a hibák hitelesítése, a duplikált adatok eltávolítása, a nagy mennyiségű adat nyomon követése, valamint a kiugró értékek és érvénytelen dátumok kezelése. Ezután a felügyelt tanulás és a Naive Bayes-elemzés használatára vonatkozó recepteket ismerteti a váratlan értékek és osztályozási hibák azonosítására, valamint a váratlan értékek vizualizálására szolgáló feltáró adatelemzés (EDA) vizualizációkat készít. Végül olyan függvényeket és osztályokat készít, amelyeket módosítás nélkül újra felhasználhat, ha új adatokkal rendelkezik.

E Python-könyv végére minden olyan kulcsfontosságú készséggel fel leszel szerelve, amelyre szükséged van az adatok tisztításához és a problémák diagnosztizálásához.

Mit fogsz tanulni

⬤ Tudja meg, hogyan olvassa és elemezze a különböző forrásokból származó adatokat.

⬤ Összefoglalásokat készíthet az adatkeretek, oszlopok és sorok attribútumairól.

⬤ Szűrje az adatokat és válassza ki az adott kritériumoknak megfelelő, érdekes oszlopokat.

⬤ Kezelje a rendezetlen adatokkal kapcsolatos problémákat, beleértve a dátumokkal és a hiányzó értékekkel való munkát.

⬤ Növelje a termelékenységét a Python pandasban a metódusláncolás használatával.

⬤ Használja a vizualizációkat további betekintés nyeréséhez és a lehetséges adatproblémák azonosításához.

⬤ Növelje képességét, hogy megtudja, mi történik az adataiban.

⬤ Használó által definiált függvények és osztályok létrehozása az adattisztítás automatizálása érdekében.

Kinek szól ez a könyv

Ez a könyv mindazoknak szól, akik különböző Python-eszközök és -technikák segítségével keresik a rendezetlen, duplikált és rossz adatok kezelésének módját. A könyv receptalapú megközelítéssel segít megtanulni az adattisztítást és -kezelést. A Python programozással kapcsolatos munkatudás elegendő ahhoz, hogy a legtöbbet hozza ki a könyvből.