Làm chủ việc sắp xếp dữ liệu: Hướng dẫn đơn giản dành cho lập trình viên

Xử lý dữ liệu hay Data Wrangling là quá trình biến dữ liệu thô thành dữ liệu hữu ích. Quá trình này bao gồm việc làm sạch, cấu trúc và làm giàu dữ liệu thô để phân tích. Hãy cùng đi vào phân tích khái niệm ngay sau đây!

Data Wrangling là gì?

Data wrangling hay xử lý dữ liệu là quá trình chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu thô thành định dạng có cấu trúc. Nó cũng được gọi là data munging. Nó bao gồm:

• Dọn dẹp dữ liệu: Xóa các mục trùng lặp khỏi tập dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu và sửa lỗi.
• Chuyển đổi dữ liệu: Thay đổi định dạng, chuẩn hóa và mã hóa dữ liệu.
• Tích hợp dữ liệu: Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một dạng xem thống nhất.
• Làm giàu dữ liệu: Thêm thông tin mới có liên quan vào tập dữ liệu của bạn.

Tại sao việc sắp xếp dữ liệu lại quan trọng?

Dữ liệu thô thường không đầy đủ, không nhất quán và không có cấu trúc. Nếu không có sự tranh luận đúng đắn, phân tích có thể dẫn đến kết luận không chính xác.

Dữ liệu được chuẩn bị tốt sẽ đảm bảo:

• Độ chính xác của mô hình tốt hơn cho máy học.
• Cải thiện khả năng ra quyết định trong doanh nghiệp.
• Hiển thị dữ liệu và báo cáo được cải tiến.

Kỹ thuật sắp xếp dữ liệu phổ biến

1. Xử lý dữ liệu bị thiếu

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', None, 'David'], 'Age': [25, None, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull().sum())  # Check missing values

df.fillna({'Name': 'Unknown', 'Age': df['Age'].mean()}, inplace=True)
print(df)  # Fill missing values

2. Xóa bỏ trùng lặp

df.drop_duplicates(inplace=True)

3. Thay đổi kiểu dữ liệu

df['Age'] = df['Age'].astype(int)

4. Chuẩn hóa dữ liệu

df['Age'] = (df['Age'] - df['Age'].min()) / (df['Age'].max() - df['Age'].min())

5. Hợp nhất DataFrames

data2 = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'David'], 'Salary': [50000, 55000, 60000]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
merged_df = pd.merge(df, df2, on='Name', how='left')
print(merged_df)

Công cụ hữu ích giúp xử lý dữ liệu hiệu quả

• Pandas: Thư viện Python mạnh mẽ để xử lý dữ liệu có cấu trúc.
• NumPy: Hữu ích cho việc xử lý các phép toán số.
• SQL: Để xử lý dữ liệu có cấu trúc.

Kết luận

Xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong bất kỳ dự án dữ liệu nào. Dữ liệu sạch và có cấu trúc đảm bảo thông tin chi tiết chính xác và đưa ra quyết định tốt hơn.

Vậy bạn thích kiểu xử lý dữ liệu nào hơn?