Clean Data with Python: A Step-by-Step Guide
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Clean Data with Python: A Step-by-Step Guide
Learn how to clean data efficiently using Python with Pandas library, removing missing values, duplicates, and transforming columns. Get insights on handling messy datasets and saving cleaned data in CSV files. #python #datascience #dataanalysis #pythontips Karina.DataScientist(@karinadatascientist). original sound - Karina.DataScientist. Clean ...
已浏览 2.9万 次2023年8月23日
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Data Extraction & Cleaning using an online retail dataset on Kaggle. ° °We start by importing Pandas, a library used for data manipulation and analysis. °We load our dataset, a CSV file using `pd.read_csv` and set encoding to handle special characters in the data. °We use `head()` function to get a view of the first five rows of our data. °We then move on to cleaning the data, using different functions. °`isnull().sum()` for the number of missing values in each column. °`dropna()` to remove/drop
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