Nettoyer vos données avec Python

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В этом Проект с консультациями вы:

Analyse de valeurs manquantes et suppression de colonnes et lignes "vides"

Identifier et nettoyer des valeurs aberrantes

Remplir les valeurs manquantes dans un jeu de données

Clock2 heures
BeginnerНачинающий
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VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsФранцузский
LaptopТолько для ПК

Dans ce projet guidé, vous allez charger, nettoyer et explorer des données de produits alimentaires issues de la base de données Open Food Facts. Vous allez d’abord vous familiariser avec Jupyter, lire les données, analyser les valeurs manquantes, nettoyer les données en se basant sur les connaissances métiers mais aussi sur des techniques statistiques, vous allez ensuite remplir les valeurs manquantes. Pour réaliser cette analyse, vous allez utiliser JupyterLab avec les librairies data science en python telles que Pandas, Matplotlib, SeaBorn et missigno.

Навыки, которые вы получите

  • Python Programming
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Analyse de donnees
  • Nettoyage de donnees

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction et présentation de jupyter

  2. Présentation des données et des librairies

  3. importation de données avec pandas

  4. Analyse de valeurs manquantes

  5. suppression de lignes et de colonnes

  6. Analyse de corrélation entre les valeurs manquantes

  7. Nettoyage métier

  8. Nettoyage statistique

  9. Remplissage des valeurs manquantes

Как устроены проекты с консультациями

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На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

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