7 приёмов на Python для анализа данных и поиска проблем в наборах

При первичном исследовании данных важно не только понять структуру и распределение значений, но и выявить скрытые проблемы. Предложены семь практических приёмов на Python, помогающих быстро обнаружить и начать решать типичные ошибки в данных.

В список вошли проверки на пропуски, аномальные значения, дубликаты и неожиданные типы данных. Многие из них используют стандартные методы pandas — например, isna(), describe(), duplicated() — но в неочевидных комбинациях, чтобы ускорить анализ.

Отдельно подчёркиваются методы визуального анализа с помощью библиотек вроде seaborn, а также подходы к работе с временными рядами и категориальными признаками. Все приёмы проверены на реальных данных и легко адаптируются под новые проекты.