Python Data Cleaning Cookbook - Second Edition : Prepare your data for analysis with pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, and OpenAI
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn the intricacies of data description, issue identification, and practical problem-solving, armed with essential techniques and expert tips.Key Features: Get to grips with new techniques for data preprocessing and cleaning for machine learning and NLP models Use new and updated AI tools and techniques for data cleaning tasks Clean, monitor, and validate large data volumes to diagnose problems using cutting-edge methodologies including Machine learning and AIBook Description:Jumping into data analysis without proper data cleaning will certainly lead to incorrect results. The Python Data Cleaning Cookbook will show you tools and techniques for cleaning and handling data with Python for better outcomes.Fully updated to the latest version of Python and all relevant tools, this book will teach you how to manipulate and clean data to get it into a useful form. The current edition emphasizes advanced techniques like machine learning and AI-specific approaches and tools to data cleaning along with the conventional ones. The book also delves into tips and techniques to process and clean data for ML, AI and NLP models You will 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. Next, you'll cover recipes for using supervised learning and Naive Bayes analysis to identify unexpected values and classification errors and generate visualizations for exploratory data analysis (EDA) to identify 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 Data Cleaning book, you'll know how to clean data and diagnose problems within it.What You Will Learn: Using OpenAI tools for various data cleaning tasks Produce summaries of the attributes of datasets, columns, and rows Anticipating Data Cleaning Issues when Importing Tabular Data into Pandas Apply validation techniques for imported tabular data Improve your productivity in Python pandas by using method chaining Recognize and resolve common issues like dates and IDs Set up indexes to streamline data issue identification Use data cleaning to prepare your data for ML and AI modelsWho 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 with practical examples.Working knowledge of Python programming is all you need to get the most out of the book.…
N° de ref. del artículo 9781803239873
- Título
- Python Data Cleaning Cookbook - Second Edition : Prepare your data for analysis with pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, and OpenAI
- Autor
- Michael Walker
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803239875
- ISBN 13
- 9781803239873
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 899 gramos
- Dimensiones
- 235x191x26 mm
Learn the intricacies of data description, issue identification, and practical problem-solving, armed with essential techniques and expert tips.
Key Features
- Get to grips with new techniques for data preprocessing and cleaning for machine learning and NLP models
- Use new and updated AI tools and techniques for data cleaning tasks
- Clean, monitor, and validate large data volumes to diagnose problems using cutting-edge methodologies including Machine learning and AI
Book Description
Jumping into data analysis without proper data cleaning will certainly lead to incorrect results. The Python Data Cleaning Cookbook - Second Edition will show you tools and techniques for cleaning and handling data with Python for better outcomes.
Fully updated to the latest version of Python and all relevant tools, this book will teach you how to manipulate and clean data to get it into a useful form. he current edition focuses on advanced techniques like machine learning and AI-specific approaches and tools for data cleaning along with the conventional ones. The book also delves into tips and techniques to process and clean data for ML, AI, and NLP models. You will 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. Next, you’ll cover recipes for using supervised learning and Naive Bayes analysis to identify unexpected values and classification errors and generate visualizations for exploratory data analysis (EDA) to identify 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 Data Cleaning book, you'll know how to clean data and diagnose problems within it.
What you will learn
- Using OpenAI tools for various data cleaning tasks
- Producing summaries of the attributes of datasets, columns, and rows
- Anticipating data-cleaning issues when importing tabular data into pandas
- Applying validation techniques for imported tabular data
- Improving your productivity in pandas by using method chaining
- Recognizing and resolving common issues like dates and IDs
- Setting up indexes to streamline data issue identification
- Using data cleaning to prepare your data for ML and AI models
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 with practical examples.
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 with pandas
- Anticipating Data Cleaning Issues When Working with HTML, JSON, and Spark Data
- Taking the Measure of Your Data
- Identifying Outliers in Subsets of Data
- Using Visualizations for the Identification of Unexpected Values
- Cleaning and Exploring Data with Series Operations
- Identifying and Fixing Missing Values
- Encoding, Transforming, and Scaling Features
- Fixing Messy Data When Aggregating
- Addressing Data Issues When Combining DataFrames
- Tidying and Reshaping Data
- Automate Data Cleaning with User-Defined Functions, Classes, and Pipelines
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Acerca del autor
Michael Walker has worked as a data analyst for over 30 years at a variety of educational institutions. He is currently the CIO at College Unbound in Providence, Rhode Island, in the United States. He has also taught data science, research methods, statistics, and computer programming to undergraduates since 2006.
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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:
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- 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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