Python Data Cleaning Cookbook : Modern techniques and Python tools to detect and remove dirty data and extract key insights
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
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Vendedor de AbeBooks desde el 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Discover how to describe your data in detail, identify data issues, and find out how to solve them using commonly used techniques and tips and tricksKey featuresGet well-versed with various data cleaning techniques to reveal key insightsManipulate data of different complexities to shape them into the right form as per your business needsClean, monitor, and validate large data volumes to diagnose problems before moving on to data analysisBook DescriptionGetting clean data to reveal insights is essential, as directly jumping into data analysis without proper data cleaning may lead to incorrect results. This book shows you tools and techniques that you can apply to clean and handle data with Python. You'll begin by getting familiar with the shape of data by using practices that can be deployed routinely with most data sources. Then, the book teaches you how to manipulate data to get it into a useful form. You'll also learn how to filter and summarize data to gain insights and better understand what makes sense and what does not, along with discovering how to operate on data to address the issues you've identified. Moving on, you'll perform key tasks, such as handling missing values, validating errors, removing duplicate data, monitoring high volumes of data, and handling outliers and invalid dates. Next, you'll cover recipes on using supervised learning and Naive Bayes analysis to identify unexpected values and classification errors, and generate visualizations for exploratory data analysis (EDA) to visualize unexpected values. Finally, you'll build functions and classes that you can reuse without modification when you have new data.By the end of this Python book, you'll be equipped with all the key skills that you need to clean data and diagnose problems within it.What you will learnFind out how to read and analyze data from a variety of sourcesProduce summaries of the attributes of data frames, columns, and rowsFilter data and select columns of interest that satisfy given criteriaAddress messy data issues, including working with dates and missing valuesImprove your productivity in Python pandas by using method chainingUse visualizations to gain additional insights and identify potential data issuesEnhance your ability to learn what is going on in your dataBuild user-defined functions and classes to automate data cleaningWho this book is for¿This book is for anyone looking for ways to handle messy, duplicate, and poor data using different Python tools and techniques. The book takes a recipe-based approach to help you to learn how to clean and manage data. Working knowledge of Python programming is all you need to get the most out of the book.…
N° de ref. del artículo 9781800565661
- Título
- Python Data Cleaning Cookbook : Modern techniques and Python tools to detect and remove dirty data and extract key insights
- Autor
- Michael Walker
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1800565666
- ISBN 13
- 9781800565661
- Peso del artículo
- 809 gramos
- Dimensiones
- 235x191x24 mm
Discover how to describe your data in detail, identify data issues, and find out how to solve them using commonly used techniques and tips and tricks
Key Features
- Get well-versed with various data cleaning techniques to reveal key insights
- Manipulate data of different complexities to shape them into the right form as per your business needs
- Clean, monitor, and validate large data volumes to diagnose problems before moving on to data analysis
Book Description
Getting clean data to reveal insights is essential, as directly jumping into data analysis without proper data cleaning may lead to incorrect results. This book shows you tools and techniques that you can apply to clean and handle data with Python. You'll begin by getting familiar with the shape of data by using practices that can be deployed routinely with most data sources. Then, the book teaches you how to manipulate data to get it into a useful form. You'll also learn how to filter and summarize data to gain insights and better understand what makes sense and what does not, along with discovering how to operate on data to address the issues you've identified. Moving on, you'll perform key tasks, such as handling missing values, validating errors, removing duplicate data, monitoring high volumes of data, and handling outliers and invalid dates. Next, you'll cover recipes on using supervised learning and Naive Bayes analysis to identify unexpected values and classification errors, and generate visualizations for exploratory data analysis (EDA) to visualize unexpected values. Finally, you'll build functions and classes that you can reuse without modification when you have new data.
By the end of this Python book, you'll be equipped with all the key skills that you need to clean data and diagnose problems within it.
What you will learn
- Find out how to read and analyze data from a variety of sources
- Produce summaries of the attributes of data frames, columns, and rows
- Filter data and select columns of interest that satisfy given criteria
- Address messy data issues, including working with dates and missing values
- Improve your productivity in Python pandas by using method chaining
- Use visualizations to gain additional insights and identify potential data issues
- Enhance your ability to learn what is going on in your data
- Build user-defined functions and classes to automate data cleaning
Who this book is for
This book is for anyone looking for ways to handle messy, duplicate, and poor data using different Python tools and techniques. The book takes a recipe-based approach to help you to learn how to clean and manage data. Working knowledge of Python programming is all you need to get the most out of the book.
Table of Contents
- Anticipating Data Cleaning Issues when Importing Tabular Data into pandas
- Anticipating Data Cleaning Issues when Importing HTML and JSON into Pandas
- Taking the Measure of Your Data
- Identifying Issues in Subsets of Data
- Using Visualizations for Exploratory Data Analysis
- Cleaning and Wrangling Data with Pandas Data Series Operations
- Fixing Messy Data When Aggregating
- Addressing Data Issues When Combining Data Frames
- Tidying and Reshaping Data
- User Defined Functions and Classes to Automate Data Cleaning
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Acerca del autor
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Fax: 055639995974
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Handelsregisternummer HRB 200691
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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