Minimale Editierdistanz

In der Videoübung hast du gesehen, wie die minimale Editierdistanz verwendet wird, um festzustellen, wie ähnlich sich zwei Zeichenketten sind. Zur Erinnerung: Die minimale Editierdistanz ist die minimale Anzahl von Schritten, die nötig sind, um von Zeichenkette A zu Zeichenkette B zu gelangen, wobei die folgenden Operationen möglich sind:

Einfügen eines neuen Zeichens
Löschen eines bestehenden Zeichens
Ersetzen eines bestehenden Zeichens
Vertauschen von zwei aufeinanderfolgenden Zeichen

Was ist die minimale Editierdistanz von „sign“ zu „sing“ und welche Operation(en) musst du durchführen, um die Aufgabe zu lösen?

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Datenbereinigung in Python</Kurs>

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Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

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In diesem Kapitel erfährst du, wie du einige der häufigsten Probleme mit unsauberen Daten lösen kannst. Du konvertierst Datentypen, wendest Bereichsbeschränkungen an, um Datenpunkte mit einem Datum in der Zukunft zu entfernen, und entfernst doppelte Datenpunkte, um Doppelzählungen zu vermeiden.

Exercise 1: Datentypbeschränkungen Exercise 2: Häufig verwendete Datentypen Exercise 3: Numerische Daten oder ... ?Exercise 4: Summieren von Zeichenketten und Verketten von Zahlen Exercise 5: Einschränkungen des Datenbereichs Exercise 6: Reifengrößenbeschränkung Exercise 7: Zurück in die Zukunft Exercise 8: Eindeutigkeitsbeschränkungen Exercise 9: Wie groß ist deine Teilmenge?Exercise 10: Duplikate ermitteln Exercise 11: Behandlung von Duplikaten

Kategoriale Daten und Textdaten gehören oft zu den unübersichtlichsten Teilen eines Datensatzes, weil sie unstrukturiert sind. In diesem Kapitel erfährst du, wie du Unstimmigkeiten bei Leerzeichen und Großschreibung in Kategoriekennzeichnungen behebst, mehrere Kategorien zu einer zusammenfasst und Zeichenketten neu formatierst, um die Konsistenz zu gewährleisten.

Exercise 1: Einschränkung des Wertebereichs Exercise 2: Nur für Mitglieder Exercise 3: (In-)Konsistenzen ermitteln Exercise 4: Kategoriale Variablen Exercise 5: Fehlerkategorien Exercise 6: Inkonsistente Kategorien Exercise 7: Kategorien neu zuordnen Exercise 8: Bereinigen von Textdaten Exercise 9: Titel entfernen und Namen erfassen Exercise 10: Beschreibend bleiben

In diesem Kapitel beschäftigst du dich mit fortgeschrittenen Datenbereinigungsproblemen, z. B. damit wie du sicherstellen kannst, dass alle Gewichtsangaben in Kilogramm statt in Pfund angegeben werden. Du erwirbst außerdem wertvolle Fähigkeiten, mit denen du überprüfen kannst, ob Werte korrekt hinzugefügt wurden und ob fehlende Werte deine Analysen nicht negativ beeinflussen.

Exercise 1: Einheitlichkeit Exercise 2: Mehrdeutige Daten Exercise 3: Einheitliche Währungen Exercise 4: Einheitliche Datumsangaben Exercise 5: Feldübergreifende Validierung Exercise 6: Feldübergreifend oder nicht feldübergreifend?Exercise 7: Wie steht es um unsere Datenintegrität?Exercise 8: Vollständigkeit Exercise 9: Zufällig fehlend oder nicht?Exercise 10: Fehlende Investoren Exercise 11: Folge dem Geld

Die Datensatzverknüpfung ist eine leistungsstarke Technik, mit der mehrere Datensätze zusammengeführt werden können, wenn die Werte Tippfehler oder unterschiedliche Schreibweisen aufweisen. In diesem Kapitel lernst du, wie du Datensätze miteinander verknüpfst, indem du die Ähnlichkeit zwischen Zeichenketten berechnest, und dann deine neuen Kenntnisse einsetzt, um zwei Restaurantbewertungsdatensätze zu einem einzigen, sauberen Masterdatensatz zu verbinden.

Exercise 1: Zeichenketten vergleichen Exercise 2: Minimale Editierdistanz

Aktuelle Übung

Exercise 3: Der Abschneidepunkt Exercise 4: Kategorien neu ordnen II Exercise 5: Paare generieren Exercise 6: Verlinken oder nicht verlinken?Exercise 7: Restaurantpaare Exercise 8: Ähnliche Restaurants Exercise 9: DataFrames verknüpfen Exercise 10: Den richtigen Index finden Exercise 11: Verbinde sie miteinander!Exercise 12: Glückwunsch!