「データクリーニングでPandasを使用する前にこれを読むべき理由」

「データクリーニングの前にPandasを読むべき理由」

Pandasを使用したマスターデータのクリーニング、処理、および探索

Pandasを使用したデータ操作のクイックチュートリアルへようこそ！

このチュートリアルでは、データフレーム内のテキスト置換からデータフレームの結合まで、幅広いトピックをカバーします。

コンテンツテーブル・ データフレーム内のテキスト置換・ データ型の変換・ データフレームの列名の変更・ 条件を使用したデータのフィルタリング・ データフレームのソート・ データのグループ化と集計・ データフレームの結合・ 最終的な言葉

Pandasライブラリは、Pythonで最も重要なデータ操作とクリーニングのライブラリの一つです。

したがって、データ関連のビジネスに関与する予定がある場合、この記事は役立ちます。

• 「データアクセスはほとんどの企業で大きな課題であり、71%の人々が合成データが役立つと考えています」
• 「データを分析するためにOpenAIのコードインタープリタを使う方法」
• データサイエンスにおけるツールに依存しない方向へ：SQLのCase WhenとPandasのWhere

では、日常的にデータサイエンティストとして使用するかもしれないこれらのメソッドを学んで、データを準備しましょう。

しかし、まず、データセットを読み込みましょう。

from sklearn.datasets import load_irisimport pandas as pdiris_bunch = load_iris()iris = pd.DataFrame(data=iris_bunch.data, columns=iris_bunch.feature_names)iris['species'] = iris_bunch.targetiris['species'] = iris['species'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})iris.head()

以下は出力です。

データフレーム内のテキスト置換

しばしば、データフレーム内のデータの内容を置換して、それを望む方向に変更する必要があります。カテゴリデータのクリーニングや標準化などです。

import pandas as pdimport numpy as npiris_replaced = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])iris_replaced['target'] = iris['target']iris_replaced['target'] = np.where(iris_replaced['target'] == 0, 'iris_setosa', iris_replaced['target'])iris_replaced.head()

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