コース12-データクリーニング

100.講座一覧:データクリーニング(Data Cleaning)[Kaggle日本語訳]

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現実世界の乱雑なデータをクリーニングするための効率的なワークフローをマスターします。

欠落値の処理(Handling Missing Values)

不足している値を削除するか、自動化されたワークフローで入力します。

スケーリングと正規化(Scaling and Normalization)

数値変数を変換して、役立つプロパティを設定します。

日付の解析(Parsing Dates)

Pythonが日付を日、月、年で構成されるものとして認識するのを助けます。

文字エンコード(Character Encodings)

CSVファイルをロードするときのUnicoodeDecodeErrorsを回避します。

一貫性のないデータ入力(Inconsistent Data Entry)

データのタイプミスを効率的に修正します。

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