Sắp xếp dữ liệu trong python pandas
Dữ liệu ở khắp mọi nơi và đó là doanh nghiệp lớn. Người ta ước tính rằng mỗi người tạo ra 1. 7 megabyte dữ liệu mỗi giây vào năm 2020. Trên toàn cầu, người dùng internet tạo ra khoảng 2. 5 triệu byte dữ liệu mỗi ngày. Các công ty và chính phủ hiện có thể thu thập dữ liệu người dùng theo thời gian thực từ tất cả các loại thiết bị với khối lượng gần như không thể tưởng tượng được. Nhưng điều này tạo ra một vấn đề mới. làm cách nào để trích xuất giá trị từ tất cả dữ liệu thô này?
Điều quan trọng cần nhớ ở đây là dữ liệu không phải là thông tin. Thu thập dữ liệu rất dễ dàng, nhưng nó phải được xử lý và phân tích hiệu quả trước khi nó trở nên hữu ích. Trên thực tế, nghiên cứu của Gartner ước tính rằng dữ liệu kém chất lượng khiến các tổ chức tốn trung bình 12 đô la. 9 triệu mỗi năm . Công việc của các nhà khoa học dữ liệu - “ công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21 ” - là chuyển đổi dữ liệu thô thành kiến thức, sau đó được sử dụng để cung cấp thông tin tốt hơn . Và một trong những giai đoạn quan trọng nhất của quá trình này là sắp xếp dữ liệu. Show
Dữ liệu lộn xộn là gì?Các nhà khoa học dữ liệu chạy các mô hình phức tạp để phân tích và giải thích dữ liệu nhằm tạo ra những hiểu biết có thể hành động cho các bên liên quan của tổ chức. Nhưng trước khi họ có thể làm điều này, dữ liệu cần phải đầy đủ, nhất quán, có cấu trúc và không có lỗi. Sắp xếp dữ liệu về cơ bản là quá trình 'làm sạch' các tập dữ liệu phi cấu trúc để chúng có thể được khám phá và phân tích hiệu quả hơn. Điều này có ý nghĩa gì trong thực tế? . Cuối cùng, mục tiêu là cung cấp cho các nhà phân tích dữ liệu ở định dạng thân thiện với người dùng, đồng thời giải quyết mọi vấn đề có thể làm suy yếu mô hình dữ liệu sắp tới. Sắp xếp dữ liệu với PythonPython thường được coi là người bạn tốt nhất của nhà khoa học dữ liệu. Theo một cuộc khảo sát năm 2019, 87% các nhà khoa học dữ liệu cho biết họ thường xuyên sử dụng Python , nhiều hơn nhiều so với các ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất tiếp theo là SQL (44%) và . Python phổ biến vì tính đơn giản và linh hoạt của nó, nhưng cũng vì số lượng lớn thư viện và khung mà các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng. Dưới đây là năm cách sắp xếp dữ liệu hữu ích và phổ biến nhất
Các bước chính của sắp xếp dữ liệu1. Thu thập dữ liệuBước đầu tiên là nhập dữ liệu bạn muốn phân tích. Một số câu hỏi chính để hỏi vào thời điểm này là. Dữ liệu nào được yêu cầu?
2. Làm sạch dữ liệuĐây là một trong những bước quan trọng nhất, vì đó là khi bạn khắc phục những thứ có thể gây ra sự cố cho bạn sau này.
3. Chuyển đổi dữ liệuGiai đoạn này là về việc chuyển đổi tập dữ liệu thành định dạng có thể được phân tích/mô hình hóa một cách hiệu quả và có một số kỹ thuật.
4. khám phá dữ liệuKhi tập dữ liệu sạch, quá trình khám phá dữ liệu có thể bắt đầu. Đây giống như một cầu nối giữa các giai đoạn xáo trộn dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu. Đã đến lúc hiểu rõ hơn về tập dữ liệu, tìm hiểu về các đặc điểm chính của dữ liệu và khám phá một số mẫu hoặc mối tương quan giữa các biến dữ liệu chính.
Thống kê mô tả mẫu cho một tập dữ liệu của các biến ô tô
Với khối lượng dữ liệu khổng lồ có khả năng được khám phá, bạn sẽ thấy rõ ràng khi bắt đầu khám phá dữ liệu tại sao bạn cần thiết lập các yêu cầu cụ thể ngay từ đầu và cấu trúc/xóa dữ liệu của mình Sự kết luậnNếu tổ chức của bạn không trích xuất giá trị từ tất cả dữ liệu mà tổ chức có thể thu thập và lưu trữ, thì tổ chức đó có nguy cơ bị tụt lại phía sau. Dữ liệu không hữu ích cho đến khi nó có thể được phân tích và trình bày dưới dạng thông tin chi tiết giúp đưa ra quyết định tốt hơn. Và dữ liệu không thể được phân tích hiệu quả cho đến khi nó được cấu trúc tốt, rõ ràng và được chuyển đổi sang định dạng phù hợp. Nói một cách đơn giản, đó là lý do tại sao việc sắp xếp dữ liệu tốt lại quan trọng. Để tìm hiểu xem các nhà khoa học dữ liệu tài năng và giàu kinh nghiệm mà chúng tôi làm việc cùng tại Jobsity có thể giúp tổ chức của bạn cải thiện chất lượng dữ liệu như thế nào, vui lòng liên hệ -- Nếu bạn muốn cập nhật tất cả nội dung mới mà chúng tôi xuất bản trên blog của mình, hãy chia sẻ email của bạn và nhấn nút đăng ký Ngoài ra, vui lòng duyệt qua các phần khác của blog, nơi bạn có thể tìm thấy nhiều bài viết tuyệt vời khác về. Lập trình, CNTT, Gia công phần mềm và thậm chí cả Quản lý Python có tốt cho việc sắp xếp dữ liệu không?Ngoài ra, Python có cú pháp đơn giản, dễ hiểu. Python có thể thực hiện phân tích dữ liệu, phát triển web, tự động hóa, viết kịch bản, kiểm tra phần mềm, tạo nguyên mẫu, cấu trúc dữ liệu cấp cao, sắp xếp dữ liệu và quét dữ liệu, trong số các tác vụ khác
Sáu bước sắp xếp dữ liệu là gì?Các bước để thực hiện sắp xếp dữ liệu là gì? . Bước 1. khám phá dữ liệu Bước 2. Cấu trúc dữ liệu Bước 3. Dọn dẹp dữ liệu Bước 4. Làm giàu dữ liệu Bước 5. Xác thực dữ liệu Bước 6. Xuất bản dữ liệu Có thể sử dụng gấu trúc để làm sạch dữ liệu không?Pandas cung cấp nhiều chức năng tích hợp sẵn có thể dùng để dọn dẹp và thao tác với tập dữ liệu trước khi phân tích . Nó có thể cho phép bạn loại bỏ các hàng và cột không đầy đủ, điền các giá trị còn thiếu và cải thiện khả năng đọc của tập dữ liệu thông qua đổi tên danh mục.
giải thích dữ liệu lộn xộn với ví dụ là gì?Ví dụ sắp xếp dữ liệu
. Các ví dụ được sử dụng phổ biến nhất về sắp xếp dữ liệu là cho. Hợp nhất nhiều nguồn dữ liệu thành một tập dữ liệu để phân tích . Xác định các khoảng trống hoặc ô trống trong dữ liệu và lấp đầy hoặc xóa chúng. Xóa dữ liệu không liên quan hoặc không cần thiết. |