Gấu trúc - Dữ liệu làm sạch
Làm sạch dữ liệu
Làm sạch dữ liệu có nghĩa là sửa dữ liệu xấu trong tập dữ liệu của bạn.
Dữ liệu xấu có thể là:
- Ô trống
- Dữ liệu sai định dạng
- Dữ liệu sai
- Trùng lặp
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách đối phó với tất cả chúng.
Tập dữ liệu của chúng tôi
Trong các chương tiếp theo, chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu này:
Duration Date Pulse Maxpulse Calories
0 60 '2020/12/01' 110 130 409.1
1 60 '2020/12/02' 117 145 479.0
2 60 '2020/12/03' 103 135 340.0
3 45 '2020/12/04' 109 175 282.4
4 45 '2020/12/05' 117 148 406.0
5 60 '2020/12/06' 102 127 300.0
6 60 '2020/12/07' 110 136 374.0
7 450 '2020/12/08' 104 134 253.3
8 30 '2020/12/09' 109 133 195.1
9 60 '2020/12/10' 98 124 269.0
10 60 '2020/12/11' 103 147 329.3
11 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
12 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
13 60 '2020/12/13' 106 128 345.3
14 60 '2020/12/14' 104 132 379.3
15 60 '2020/12/15' 98 123 275.0
16 60 '2020/12/16' 98 120 215.2
17 60 '2020/12/17' 100 120 300.0
18 45 '2020/12/18' 90 112 NaN
19 60 '2020/12/19' 103 123 323.0
20 45 '2020/12/20' 97 125 243.0
21 60 '2020/12/21' 108 131 364.2
22 45 NaN 100 119 282.0
23 60 '2020/12/23' 130 101 300.0
24 45 '2020/12/24' 105 132 246.0
25 60 '2020/12/25' 102 126 334.5
26 60 2020/12/26 100 120 250.0
27 60 '2020/12/27' 92 118 241.0
28 60 '2020/12/28' 103 132 NaN
29 60 '2020/12/29' 100 132 280.0
30 60 '2020/12/30' 102 129 380.3
31 60 '2020/12/31' 92 115 243.0
Tập dữ liệu chứa một số ô trống ("Ngày" ở hàng 22 và "Lượng" ở hàng 18 và 28).
Tập dữ liệu có định dạng sai ("Ngày" ở hàng 26).
Tập dữ liệu chứa dữ liệu sai ("Thời lượng" ở hàng 7).
Tập dữ liệu chứa các bản sao (hàng 11 và 12).
Được chứng nhận!
Hoàn thành các mô-đun Pandas, làm bài tập, làm bài kiểm tra và bạn sẽ được chứng nhận w3schools!
$ 10 ĐĂNG KÝ