Python Data Cleaning Cookbook: Tecniche moderne e strumenti Python per individuare e rimuovere i dati sporchi ed estrarre informazioni chiave

Recensioni dei lettori

Nel complesso, il libro è considerato un'eccellente risorsa per la pulizia dei dati con Python, in quanto offre consigli pratici, spiegazioni chiare e numerosi esempi di codifica. Pur essendo un'introduzione completa per i principianti e un utile riferimento per i data scientist esperti, alcuni recensori hanno rilevato aree di miglioramento, in particolare nella formattazione del codice e nell'inclusione di grafici.

Il libro è molto pratico e fornisce spiegazioni chiare e strutturate, numerosi esempi e una grande quantità di tecniche per la pulizia, la manipolazione e la visualizzazione dei dati. È un ottimo manuale per chi è alle prime armi con la scienza dei dati o l'IA ed è particolarmente apprezzato per le sue intuizioni, l'organizzazione e l'usabilità come guida di rapida consultazione. I recensori hanno apprezzato l'enfasi posta sulla comprensione del ragionamento alla base delle attività di elaborazione dei dati, che migliora l'apprendimento.

Alcuni recensori hanno evidenziato problemi come esempi di codice mal formattati e difficili da leggere, un uso minimo di grafici in contrasto con la tipica analisi esplorativa dei dati e la necessità di argomenti più complessi, come la pulizia dei dati delle serie temporali. Alcuni hanno osservato che, pur essendo un solido punto di partenza, potrebbe non coprire in modo approfondito tutti gli argomenti avanzati.

(basato su 28 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Python Data Cleaning Cookbook: Modern techniques and Python tools to detect and remove dirty data and extract key insights

Contenuto del libro:

Scopri come descrivere i tuoi dati in modo dettagliato, identificare i problemi relativi ai dati e scoprire come risolverli utilizzando le tecniche più comuni, i suggerimenti e i trucchi.

Caratteristiche principali

⬤ Imparare a conoscere bene le varie tecniche di pulizia dei dati per rivelare le intuizioni chiave.

⬤ Manipolare dati di diversa complessità per modellarli nella forma giusta in base alle esigenze aziendali.

⬤ Pulire, monitorare e convalidare grandi volumi di dati per diagnosticare i problemi prima di passare all'analisi dei dati.

Descrizione del libro

Ottenere dati puliti per rivelare intuizioni è essenziale, poiché lanciarsi direttamente nell'analisi dei dati senza un'adeguata pulizia degli stessi può portare a risultati errati. Questo libro mostra gli strumenti e le tecniche che si possono applicare per pulire e gestire i dati con Python. Inizierete a familiarizzare con la forma dei dati utilizzando pratiche che possono essere impiegate di routine con la maggior parte delle fonti di dati. Poi, il libro insegna come manipolare i dati per trasformarli in una forma utile. Imparerete anche a filtrare e riassumere i dati per ottenere approfondimenti e capire meglio cosa ha senso e cosa no, oltre a scoprire come operare sui dati per risolvere i problemi individuati. Poi si eseguiranno operazioni fondamentali, come la gestione dei valori mancanti, la convalida degli errori, la rimozione dei dati duplicati, il monitoraggio di grandi volumi di dati e la gestione di valori anomali e date non valide. Poi, si studieranno le ricette per l'utilizzo dell'apprendimento supervisionato e dell'analisi Naive Bayes per identificare i valori inattesi e gli errori di classificazione, e si genereranno visualizzazioni per l'analisi esplorativa dei dati (EDA) per visualizzare i valori inattesi. Infine, costruirete funzioni e classi che potrete riutilizzare senza modifiche quando avrete nuovi dati.

Alla fine di questo libro su Python, sarete dotati di tutte le competenze chiave necessarie per pulire i dati e diagnosticare i problemi al loro interno.

Che cosa imparerete?

⬤ Scoprire come leggere e analizzare i dati provenienti da una varietà di fonti.

⬤ Produrre sommari degli attributi di frame di dati, colonne e righe.

⬤ Filtrare i dati e selezionare le colonne di interesse che soddisfano determinati criteri.

⬤ Affrontare problemi di dati disordinati, compreso il lavoro con le date e i valori mancanti.

⬤ Migliorare la produttività di Python pandas utilizzando il concatenamento dei metodi.

⬤ Usare le visualizzazioni per ottenere ulteriori informazioni e identificare potenziali problemi con i dati.

⬤ Migliorare la capacità di apprendere ciò che accade nei dati.

⬤ Costruire funzioni e classi definite dall'utente per automatizzare la pulizia dei dati.

A chi è rivolto questo libro

Questo libro è rivolto a tutti coloro che cercano un modo per gestire dati disordinati, duplicati e scadenti utilizzando diversi strumenti e tecniche Python. Il libro adotta un approccio basato su ricette per aiutarvi a imparare a pulire e gestire i dati. È sufficiente una conoscenza pratica della programmazione Python per ottenere il massimo da questo libro.