ข้อมูลคือเชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนกลไกการเรียนรู้ของเครื่องจักร ด้วยเหตุนี้ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีข้อมูลที่สะอาดและจัดรูปแบบก่อนที่จะใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใดๆ โชคดีที่ Pandas ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ง่ายต่อการล้างข้อมูลในรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง ในบทความนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับกระบวนการล้างข้อมูลที่มีรูปแบบไม่ถูกต้องด้วย Pandas
ขั้นตอนแรกของการล้างข้อมูลคือการระบุรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจรวมถึงประเภทข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ค่าที่หายไป และค่าผิดปกติ Pandas มีฟังก์ชันหลายอย่างสำหรับการตรวจจับปัญหาดังกล่าว ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ฟังก์ชัน DataFrame.info() เพื่อระบุประเภทข้อมูลของแต่ละคอลัมน์ได้ สามารถใช้เมธอด DataFrame.isnull().sum() เพื่อนับจำนวนค่าที่หายไปในแต่ละคอลัมน์ สามารถใช้วิธีอธิบาย () เพื่อตรวจจับค่าผิดปกติ
เมื่อระบุข้อมูลรูปแบบที่ไม่ถูกต้องแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการล้างข้อมูล ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เมธอด DataFrame.fillna() วิธีนี้ช่วยให้คุณสามารถแทนที่ค่าที่หายไปด้วยค่าที่ระบุ นอกจากนี้ยังสามารถแทนที่ข้อมูลที่มีรูปแบบไม่ถูกต้องด้วยรูปแบบที่ถูกต้องได้โดยใช้เมธอด DataFrame.astype() วิธีนี้ช่วยให้คุณสามารถแปลงประเภทข้อมูลของคอลัมน์จากประเภทหนึ่งไปเป็นอีกประเภทหนึ่งได้
งานล้างข้อมูลทั่วไปอีกประการหนึ่งคือการลบค่าผิดปกติ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เมธอด DataFrame.drop() วิธีนี้ช่วยให้คุณวางแถวหรือคอลัมน์ที่มีค่าผิดปกติได้ สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าวิธีนี้ไม่ได้ปรับเปลี่ยน DataFrame ดั้งเดิม แต่จะส่งคืน DataFrame ใหม่โดยลบค่าผิดปกติออกแทน
สุดท้ายนี้ เรายังสามารถใช้ Pandas เพื่อจัดกลุ่มและสรุปข้อมูลได้อีกด้วย ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เมธอด groupby() และ agg() groupby() วิธีการช่วยให้คุณสามารถจัดกลุ่มข้อมูลตามคอลัมน์อย่างน้อยหนึ่งคอลัมน์ วิธีการ agg() ช่วยให้คุณสามารถใช้ฟังก์ชันการรวมกับแต่ละกลุ่มได้ สามารถใช้คำนวณผลรวม ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และสถิติสรุปอื่นๆ สำหรับแต่ละกลุ่มได้
การเรียนรู้ที่จะล้างข้อมูลที่มีรูปแบบไม่ถูกต้องด้วย Pandas อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างวิธีใช้เมธอด DataFrame.fillna() เพื่อแทนที่ค่าที่หายไป:
# Load the data
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# Replace the missing values
df = df.fillna(0)
# Print the result
print(df)
ในตัวอย่างนี้ เราโหลดชุดข้อมูลจากไฟล์ CSV จากนั้นใช้เมธอด DataFrame.fillna() เพื่อแทนที่ค่าที่หายไปด้วย 0
การทำความสะอาดข้อมูลที่มีรูปแบบไม่ถูกต้องด้วย Pandas อาจเป็นงานที่ยุ่งยาก อย่างไรก็ตาม ด้วยการฝึกฝนเพียงเล็กน้อย คุณสามารถล้างข้อมูลที่ผิดรูปแบบและเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย ด้วย Pandas คุณสามารถระบุรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง แทนที่ด้วยรูปแบบที่ถูกต้อง ลบค่าผิดปกติ และจัดกลุ่มและสรุปข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
