A limpeza de dados é uma etapa crucial em ciência de dados e machine learning, mas muitas vezes é vista como complexa e demorada. De acordo com informações do KDnuggets, existem oito truques em Python que podem transformar dados brutos e desorganizados em informações limpas e bem processadas com esforço mínimo.
Quais são os truques para normalizar dados?
Um dos truques envolve a normalização instantânea dos nomes das colunas, substituindo espaços por sublinhados e convertendo tudo para minúsculas. Isso ajuda a evitar erros em tarefas subsequentes. Outro truque útil é remover espaços em branco de strings em todo o conjunto de dados, garantindo que apenas as colunas de string sejam afetadas.
Como lidar com colunas numéricas e datas?
Para colunas numéricas, é importante converter valores para um formato numérico, evitando erros que podem ocorrer se valores inválidos forem encontrados. No caso de datas, o uso do parâmetro errors='coerce' em Pandas permite que valores inválidos sejam convertidos em NaT, evitando falhas no programa.
Quais são as estratégias para valores ausentes e categorias?
Para lidar com valores ausentes, uma estratégia é imputar valores usando medianas ou modas, em vez de simplesmente excluir linhas inteiras. Já para categorias, é possível padronizar nomes usando mapeamentos, como transformar variações de nomes de cidades em um único nome padronizado.
Como remover duplicatas e lidar com outliers?
A remoção de duplicatas pode ser personalizada usando um subconjunto de colunas, garantindo que cada usuário único seja representado apenas uma vez. Para outliers, o método de clipping pode ser usado para limitar valores extremos, mantendo os valores originais entre percentis especificados.
Esses truques são essenciais para tornar os pipelines de pré-processamento de dados em Python mais eficientes e robustos, conforme destacado por Iván Palomares Carrascosa, especialista em IA e machine learning.
Fonte original: KDnuggets
