tg-me.com/ds_interview_lib/664
Last Update:
Что бы вы стали делать с ошибками в данных?
Важно понимать, что ошибки могут появляться по разным причинам — от человеческого фактора до технических сбоев. При работе с «грязными» данными типичные задачи включают:
1️⃣ Обнаружение и удаление дубликатов
В Pandas можно использовать метод .duplicated() для поиска повторяющихся значений и .drop_duplicates() для их удаления.
2️⃣ Исправление неверных значений
Следует проверить данные на соответствие типа и контекста. Например, изменение доходности (MoM) может быть представлено в процентах или долях, и неверный формат может исказить итоговые метрики.
3️⃣ Форматирование данных
Следует убедиться, что числовые значения хранятся в правильном формате. Если доход или другие числовые данные представлены как строки, нужно конвертировать их в float для корректных вычислений.
4️⃣ Корректировка формата даты и времени
Для работы с временными рядами нужно преобразовать даты в формат datetime с помощью pd.to_datetime(), что упростит аналитику и прогнозы.
#анализ_данных
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/664