В работе аналитика, зачастую, 80% времени уходит на подготовку данных: очистку, замену пропущенных значений, трансформацию, нормализацию. Обычно никто это дело особо не любит, но от этих процедур напрямую зависит конечный результат. Как известно, garbage in -> garbage out.
В этой статье разбираются разные приемы обработки данных, как с помощью общепринятых методов, например, df.fillna(), так и с помощью различных библиотек, таких как dedupe для поиска нечетких дублей или fuzzywuzzy для нечеткого сравнения строк.
https://medium.com/@rrfd/cleaning-and-prepping-data-with-python-for-data-science-best-practices-and-helpful-packages-af1edfbe2a3
В этой статье разбираются разные приемы обработки данных, как с помощью общепринятых методов, например, df.fillna(), так и с помощью различных библиотек, таких как dedupe для поиска нечетких дублей или fuzzywuzzy для нечеткого сравнения строк.
https://medium.com/@rrfd/cleaning-and-prepping-data-with-python-for-data-science-best-practices-and-helpful-packages-af1edfbe2a3