8 способов быстрой очистки данных в Python

Обработка данных часто начинается с "грязных" и неструктурированных наборов. Python предлагает множество способов быстро и эффективно привести их в порядок.

Эти приёмы помогут упростить процесс подготовки данных к анализу или машинному обучению. Среди них — удаление дубликатов, обработка пропущенных значений, преобразование типов данных и стандартизация форматов.

Особенно полезны встроенные функции и библиотеки, такие как Pandas, которые позволяют выполнять сложные операции с данными всего в несколько строк кода. Это значительно экономит время и снижает вероятность ошибок.

Применение этих техник позволит сосредоточиться на анализе, а не на рутинной очистке данных.