Esta es la razón por la que deberías leer esto antes de usar Pandas en la limpieza de datos

Razón para leer esto antes de usar Pandas en la limpieza de datos

Master Data Cleaning, Processing, and Exploration with Pandas

Creado con Leonardo.ai

¡Bienvenido al tutorial rápido sobre la manipulación de datos con Pandas!

En este tutorial, cubriremos una amplia gama de temas, desde la sustitución de texto en dataframes hasta la combinación de dataframes.

Contenido del artículo - Imagen realizada por el autor
Tabla de contenidos· Sustitución de texto en dataframes· Conversión de tipos de datos· Cambio de nombres de columnas en el dataframe· Filtrado de datos usando condiciones· Ordenación de dataframes· Agrupación y agregación de datos· Combinación de dataframes· Palabras finales

La biblioteca Pandas es una de las bibliotecas más importantes para la manipulación y limpieza de datos en Python.

Así que si planeas involucrarte en cualquier tipo de negocio relacionado con datos, este artículo será bueno para ti.

Comencemos aprendiendo estos métodos, que podrías usar a diario como científico de datos, para preparar tus datos.

Pero, primero, carguemos nuestro conjunto de datos.

from sklearn.datasets import load_irisimport pandas as pdiris_bunch = load_iris()iris = pd.DataFrame(data=iris_bunch.data, columns=iris_bunch.feature_names)iris['species'] = iris_bunch.targetiris['species'] = iris['species'].map({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})iris.head()

Aquí está la salida.

Conjunto de datos Iris

Sustitución de texto en dataframes

A menudo, debes reemplazar el contenido de tus datos en dataframes, para cambiarlo en la dirección que deseas, como limpiar datos categóricos o estandarizarlos.

import pandas as pdimport numpy as npiris_replaced = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])iris_replaced['target'] = iris['target']iris_replaced['target'] = np.where(iris_replaced['target'] == 0, 'iris_setosa', iris_replaced['target'])iris_replaced.head()

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