Tabla de contenido
¿Cómo hacer una limpieza de datos?
Para mantener todo en orden en tus bases de datos, puedes aplicar una estrategia de data cleansing o limpieza de datos….Implementa una entrada de datos coherente.
- Dile adiós a los datos duplicados.
- Verifica los datos nuevos.
- Mantén tus datos actualizados.
- Implementa una entrada de datos coherente.
¿Qué hace la limpieza de datos?
La limpieza de datos o depuración de datos es el proceso de detectar, corregir o eliminar registros corruptos o imprecisos de un conjunto de registros, tablas o bases de datos con información incorrecta, incompleta, mal formateada o duplicada.
¿Cómo limpiar una cadena en Python?
Para eliminar ciertos caracteres de la cadena usando el método string. join() , tendremos que iterar a través de toda la cadena y soltar los caracteres que necesitamos eliminar de la cadena. El siguiente código de ejemplo demuestra cómo podemos hacerlo en Python utilizando string. join() .
¿Cómo limpiar el terminal de Python?
En resumen, usando el método system() del módulo os se puede limpiar la consola dentro del código Python pasando el comando clear como parámetro, dependiendo del sistema operativo en el que se esté ejecutando la máquina.
¿Qué es la limpieza y preprocesamiento de los datos?
La limpieza y preprocesamiento de los datos es el primer paso en cualquier proyecto de Machine Learning Opción 2: Los algoritmos de Machine Learning aceptan cualquier tipo de datos, desde número hasta del tipo objeto.
¿Cuáles son las mejores librerías para el preprocesamiento de datos?
Cargar el conjunto de datos Lo primero que debes hacer es importar las librerías para el preprocesamiento de datos. Hay muchas librerías disponibles, pero las más populares e importantes para trabajar con datos son NumPy, Matplotlib y Pandas. NumPy es la librería usada para todas las cosas de matemáticas.
¿Cómo limpiar el conjunto de datos?
Para limpiar el conjunto de datos, es necesario manejar los valores que faltan y las características categóricas, porque la matemática subyacente en la mayoría de los modelos de Machine Learning asume que los datos son numéricos y no contienes valores que faltan.
¿Cómo eliminar las líneas con los datos?
Puedes eliminar las líneas con los datos si el conjunto de datos es lo suficientemente grande y el porcentaje de valores perdidos es alto, más del 50\%, por ejemplo. Puedes rellenar todas las variables nulas con 0, si se trata de valor numéricos. Puedes rellenar los valores perdidos con la media, media o el valor más frecuente de la columna.
