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5 个有用的 Python 脚本来自动化数据清理
厌倦了重复的数据清理任务？本文介绍了五个可高效可靠地处理常见数据清理任务的 Python 脚本。
来源:KDnuggets简介
作为数据专业人士，您知道机器学习模型、分析仪表板、业务报告都依赖于准确、一致且格式正确的数据。但令人不安的事实是：数据清理占用了项目的很大一部分时间。数据科学家和分析师花费大量时间清理和准备数据，而不是实际分析数据。
您收到的原始数据很混乱。它具有分散的缺失值、重复的记录、不一致的格式、扭曲模型的异常值以及充满拼写错误和不一致的文本字段。手动清理这些数据非常繁琐、容易出错，而且无法扩展。
本文介绍了五个 Python 脚本，专门设计用于自动执行您在实际项目中经常遇到的最常见且最耗时的数据清理任务。
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1. 缺失值处理程序
痛点：您的数据集到处都有缺失值 - 有些列完成了 90%，其他列的数据稀疏。您需要决定如何处理每个行：删除行、用均值填充、对时间序列使用前向填充或应用更复杂的插补。对每一列手动执行此操作既乏味又不一致。
脚本的作用：自动分析整个数据集中的缺失值模式，根据数据类型和缺失模式建议适当的处理策略，并应用所选的插补方法。生成一份详细报告，显示丢失的内容以及处理方式。
工作原理：该脚本扫描所有列以计算缺失百分比和模式，确定数据类型（数字、分类、日期时间），并应用适当的策略：
它可以以不同的方式检测和处理完全随机缺失 (MCAR)、随机缺失 (MAR) 和非随机缺失 (MNAR) 模式，并记录所有更改以实现可重复性。