O autorze 11

O recenzentach 12

Wprowadzenie 13

Rozdział 1. Oczyszczanie danych podczas importowania danych tabelarycznych do pandas 17

• Wymagania techniczne 18
• Importowanie danych z plików CSV 18
  
  • Przygotuj się 18
  • Jak to zrobić... 19
  • Jak to działa... 21
  • Zobacz również... 22
  • Co dalej? 23
• Importowanie plików z Excela 23
  
  • Przygotuj się 24
  • Jak to zrobić... 24
  • Jak to działa... 28
  • Zobacz również... 29
  • Co dalej? 29
• Importowanie danych z baz SQL 30
  
  • Przygotuj się 30
  • Jak to zrobić... 31
  • Jak to działa... 34
  • Zobacz również... 36
  • Co dalej? 36
• Importowanie danych z SPSS, Stata i SAS 36
  
  • Przygotuj się 37
  • Jak to zrobić... 37
  • Jak to działa... 42
  • Zobacz również... 43
  • Co dalej? 43
• Importowanie danych z R 43
  
  • Przygotuj się 44
  • Jak to zrobić... 44
  • Jak to działa... 46
  • Zobacz również... 47
  • Co dalej? 47
• Przechowywanie danych tablicowych 48
  
  • Przygotuj się 49
  • Jak to zrobić... 49
  • Jak to działa... 51
  • Zobacz również 51

Rozdział 2. Oczyszczanie danych podczas importowania HTML-a i JSON-a do pandas 53

• Wymagania techniczne 54
• Importowanie danych z prostego pliku JSON 54
  
  • Przygotuj się 54
  • Jak to zrobić... 55
  • Jak to działa... 58
  • Zobacz również... 59
• Importowanie bardziej złożonego JSON-a za pomocą API 60
  
  • Przygotuj się 60
  • Jak to zrobić... 61
  • Jak to działa... 63
  • Zobacz również... 64
  • Co dalej? 64
• Importowanie danych ze stron internetowych 65
  
  • Przygotuj się 65
  • Jak to zrobić... 66
  • Jak to działa... 68
  • Zobacz również... 69
• Przechowywanie danych w formacie JSON 69
  
  • Przygotuj się 70
  • Jak to zrobić... 71
  • Jak to działa... 72
  • Zobacz również... 73

Rozdział 3. Przeprowadzanie pomiarów danych 75

• Wymagania techniczne 76
• Pierwsze spojrzenie na dane 76
  
  • Przygotuj się... 77
  • Jak to zrobić... 77
  • Jak to działa... 79
  • Zobacz również... 80
  • Co dalej? 81
• Wybór i organizacja kolumn 81
  
  • Przygotuj się... 81
  • Jak to zrobić... 81
  • Jak to działa... 85
  • Zobacz również... 86
  • Co dalej? 87
• Selekcja wierszy 87
  
  • Przygotuj się... 87
  • Jak to zrobić... 87
  • Jak to działa... 94
  • Zobacz również... 95
  • Co dalej? 95
• Obliczanie częstości zmiennych kategorialnych 95
  
  • Przygotuj się... 95
  • Jak to zrobić... 95
  • Jak to działa... 98
  • Zobacz również... 99
• Generowanie statystyk podsumowujących zmienne ciągłe 99
  
  • Przygotuj się... 100
  • Jak to zrobić... 100
  • Jak to działa... 102
  • Co dalej? 103

Rozdział 4. Identyfikacja brakujących i odstających wartości w podzbiorach danych 105

• Wymagania techniczne 106
• Wykrywanie brakujących wartości 106
  
  • Przygotuj się 106
  • Jak to zrobić... 107
  • Jak to działa... 109
  • Co dalej? 110
• Identyfikowanie wartości odstających w pojedynczych zmiennych 110
  
  • Przygotuj się 110
  • Jak to zrobić... 111
  • Jak to działa... 117
  • Zobacz również... 117
  • Co dalej? 118
• Identyfikacja wartości odstających i nieoczekiwanych w relacjach pomiędzy dwiema zmiennymi 118
  
  • Przygotuj się 119
  • Jak to zrobić... 119
  • Jak to działa... 124
  • Zobacz również... 125
  • Co dalej? 126
• Wykorzystanie podzbiorów do badania logicznych niespójności w relacjach pomiędzy zmiennymi 126
  
  • Przygotuj się 126
  • Jak to zrobić... 127
  • Jak to działa... 132
  • Co dalej? 132
• Wykorzystanie regresji liniowej do identyfikacji punktów danych o znaczącym wpływie 132
  
  • Przygotuj się 133
  • Jak to zrobić... 133
  • Jak to działa... 135
  • Zobacz również... 136
• Znajdowanie wartości odstających za pomocą algorytmu k-najbliższych sąsiadów 136
  
  • Przygotuj się 136
  • Jak to zrobić... 137
  • Jak to działa... 138
  • Zobacz również... 139
  • Co dalej? 139
• Wykorzystanie Isolation Forest do znajdowania anomalii 139
  
  • Przygotuj się 140
  • Jak to zrobić... 140
  • Jak to działa... 143
  • Zobacz również... 143
  • Co dalej? 143

Rozdział 5. Wykorzystanie wizualizacji do identyfikacji nieoczekiwanych wartości 145

• Wymagania techniczne 146
• Badanie rozkładu zmiennych ciągłych za pomocą histogramów 146
  
  • Przygotuj się 147
  • Jak to zrobić... 147
  • Jak to działa... 152
  • Zobacz również... 153
• Identyfikacja wartości odstających w zmiennych ciągłych za pomocą wykresów pudełkowych 154
  
  • Przygotuj się 154
  • Jak to zrobić... 154
  • Jak to działa... 158
  • Zobacz również... 159
  • Co dalej? 159
• Wykorzystanie grup wykresów pudełkowych do identyfikacji wartości nieoczekiwanych w określonej grupie 160
  
  • Przygotuj się 160
  • Jak to zrobić... 160
  • Jak to działa... 164
  • Zobacz również... 165
  • Co dalej? 166
• Analiza wartości odstających i kształtu rozkładu za pomocą wykresów skrzypcowych 166
  
  • Przygotuj się 166
  • Jak to zrobić... 166
  • Jak to działa... 170
  • Zobacz również... 171
  • Co dalej? 172
• Wykorzystanie wykresów punktowych do przedstawienia relacji dwuwymiarowych 172
  
  • Przygotuj się 172
  • Jak to zrobić... 173
  • Jak to działa... 178
  • Zobacz również... 179
  • Co dalej? 179
• Wykorzystanie wykresów liniowych do analizy trendów zmiennych ciągłych 179
  
  • Przygotuj się 179
  • Jak to zrobić... 180
  • Jak to działa... 184
  • Zobacz również... 184
  • Co dalej? 185
• Generowanie mapy ciepła na podstawie macierzy korelacji 185
  
  • Przygotuj się 185
  • Jak to zrobić... 185
  • Jak to działa... 187
  • Zobacz również... 188
  • Co dalej? 188

Rozdział 6. Oczyszczanie i eksploracja danych za pomocą operacji na obiektach typu Series 189

• Wymagania techniczne 190
• Pobieranie wartości z obiektów typu Series w pandas 190
  
  • Przygotuj się 191
  • Jak to zrobić... 191
  • Jak to działa... 194
• Statystyki podsumowujące obiektów typu Series 194
  
  • Przygotuj się 195
  • Jak to zrobić... 195
  • Jak to działa... 197
  • Zobacz również... 198
  • Co dalej? 198
• Zmiana wartości w obiektach typu Series 198
  
  • Przygotuj się 198
  • Jak to zrobić... 199
  • Jak to działa... 201
  • Zobacz również... 201
  • Co dalej? 202
• Warunkowa zmiana wartości w obiektach typu Series 202
  
  • Przygotuj się 202
  • Jak to zrobić... 203
  • Jak to działa... 206
  • Zobacz również... 207
  • Co dalej? 208
• Ocena zawartości i oczyszczanie serii łańcuchów znaków 208
  
  • Przygotuj się 208
  • Jak to zrobić... 208
  • Jak to działa... 212
  • Zobacz również... 212
• Praca z datami 212
  
  • Przygotuj się 212
  • Jak to zrobić... 213
  • Jak to działa... 216
  • Co dalej? 217
• Identyfikowanie i usuwanie braków w danych 217
  
  • Przygotuj się 218
  • Jak to zrobić... 218
  • Jak to działa... 221
  • Zobacz również... 221
  • Co dalej? 221
• Imputacja brakujących wartości za pomocą metody k-najbliższych sąsiadów 222
  
  • Przygotuj się 222
  • Jak to zrobić... 222
  • Jak to działa... 223
  • Zobacz również... 223
  • Co dalej? 224

Rozdział 7. Porządkowanie danych podczas agregacji 225

• Wymagania techniczne 226
• Iteracje z użyciem itertuples (antywzorzec) 226
  
  • Przygotuj się 227
  • Jak to zrobić... 227
  • Jak to działa... 229
  • Zobacz również... 230
• Obliczanie statystyk podsumowujących poszczególne grupy za pomocą tablic NumPy 231
  
  • Przygotuj się 231
  • Jak to zrobić... 231
  • Jak to działa... 233
  • Zobacz również... 233
  • Co dalej? 233
• Grupowanie danych za pomocą groupby 234
  
  • Przygotuj się 234
  • Jak to zrobić... 234
  • Jak to działa... 236
  • Zobacz również... 236
• Korzystanie z bardziej skomplikowanych funkcji agregujących i groupby 237
  
  • Przygotuj się 237
  • Jak to zrobić... 237
  • Jak to działa... 240
  • Zobacz również... 241
  • Co dalej? 242
• groupby i funkcje zdefiniowane przez użytkownika 242
  
  • Przygotuj się 242
  • Jak to zrobić... 242
  • Jak to działa... 245
  • Zobacz również... 245
  • Co dalej? 246
• Wykorzystanie groupby do zmiany jednostki analizy w ramce 246
  
  • Przygotuj się 246
  • Jak to zrobić... 246
  • Jak to działa... 247

Rozdział 8. Rozwiązywanie problemów z danymi podczas łączenia ramek danych 249

• Wymagania techniczne 250
• Łączenie ramek danych w pionie 250
  
  • Przygotuj się 251
  • Jak to zrobić... 251
  • Jak to działa... 253
  • Co dalej? 254
• Wykonywanie połączeń jeden-do-jednego 254
  
  • Przygotuj się 256
  • Jak to zrobić... 256
  • Jak to działa... 259
  • Zobacz również... 260
• Scalenia w wielu kolumnach 260
  
  • Przygotuj się 260
  • Jak to zrobić... 261
  • Jak to działa... 262
  • Zobacz również... 263
• Wykonywanie połączeń jeden-do-wielu 263
  
  • Przygotuj się 264
  • Jak to zrobić... 264
  • Jak to działa... 267
  • Zobacz również... 267
  • Co dalej? 268
• Wykonywanie połączeń wiele-do-wielu 268
  
  • Przygotuj się 268
  • Jak to zrobić... 269
  • Jak to działa... 271
  • Zobacz również... 272
• Opracowanie procedury scalania 273
  
  • Przygotuj się 273
  • Jak to zrobić... 273
  • Jak to działa... 274
  • Co dalej? 275

Rozdział 9. Porządkowanie i przekształcanie danych 277

• Wymagania techniczne 278
• Usuwanie zduplikowanych wierszy 278
  
  • Przygotuj się... 278
  • Jak to zrobić... 279
  • Jak to działa... 281
  • Zobacz również... 281
  • Co dalej? 281
• Naprawianie relacji wiele-do-wielu 281
  
  • Przygotuj się... 282
  • Jak to zrobić... 282
  • Jak to działa... 285
  • Zobacz również... 286
  • Co dalej? 287
• Wykorzystanie stack i melt do zmiany kształtu danych z szerokiego na długi 287
  
  • Przygotuj się... 288
  • Jak to zrobić... 288
  • Jak to działa... 291
• Obracanie wielu grup kolumn 291
  
  • Przygotuj się... 291
  • Jak to zrobić... 292
  • Jak to działa... 293
  • Zobacz również... 293
• Wykorzystanie unstack i pivot do zmiany kształtu danych z długich na szerokie 294
  
  • Przygotuj się... 294
  • Jak to zrobić... 294
  • Jak to działa... 296

Rozdział 10. Zdefiniowane przez użytkownika funkcje i klasy do automatyzacji procesu oczyszczania danych 297

• Wymagania techniczne 298
• Funkcje ułatwiające pierwsze spojrzenie na dane 298
  
  • Przygotuj się... 298
  • Jak to zrobić... 299
  • Jak to działa... 302
  • Zobacz również... 302
• Funkcje do wyświetlania statystyk podsumowujących i częstości 302
  
  • Przygotuj się 303
  • Jak to zrobić... 303
  • Jak to działa... 307
  • Zobacz również... 307
  • Co dalej? 307
• Funkcje do identyfikowania wartości odstających i nieoczekiwanych 308
  
  • Przygotuj się 308
  • Jak to zrobić... 308
  • Jak to działa... 312
  • Zobacz również... 313
  • Co dalej? 313
• Funkcje do agregacji lub łączenia danych 313
  
  • Przygotuj się 314
  • Jak to zrobić... 314
  • Jak to działa... 318
  • Zobacz również... 318
  • Co dalej? 318
• Klasy zawierające logikę do aktualizowania wartości serii 319
  
  • Przygotuj się 319
  • Jak to zrobić... 319
  • Jak to działa... 322
  • Zobacz również... 323
  • Co dalej? 323
• Klasy obsługujące inne niż tabelaryczne struktury danych 324
  
  • Przygotuj się 324
  • Jak to zrobić... 325
  • Jak to działa... 328
  • Zobacz również... 328

• Назва: Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych
• Автор: Michael Walker
• Оригінальна назва: Python Data Cleaning Cookbook: Modern techniques and Python tools to detect and remove dirty data and extract key insights
• Переклад: Filip Kamiński
• ISBN: 978-83-283-8030-1, 9788328380301
• Дата видання: 2021-10-26
• Формат: Eлектронна книга
• Ідентифікатор видання: czydap
• Видавець: Helion