Nur für Mitglieder

Im bisherigen Verlauf des Kurses hast du einige häufige Probleme kennengelernt, die bei deinen Daten auftreten können: Datentypbeschränkungen, Datenbereichsbeschränkungen, Eindeutigkeitsbeschränkungen und jetzt auch Zugehörigkeitsbeschränkungen für kategoriale Werte.

In dieser Übung ordnest du hypothetische Probleme ihren jeweiligen Kategorien zu.

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Datenbereinigung in Python

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Datenbereinigung in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

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

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

Kategoriale 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 Kategoriebeschriftungen behebst, mehrere Kategorien zu einer zusammenfasst und Zeichenketten neu formatierst, um die Konsistenz zu gewährleisten.

Exercise 1: Zugehörigkeitsbeschränkungen Exercise 2: Nur für Mitglieder

Aktuelle Übung

Exercise 3: Konsistenz finden Exercise 4: Kategoriale Variablen Exercise 5: Kategorien von Fehlern Exercise 6: Inkonsistente Kategorien Exercise 7: Kategorien neu zuordnen Exercise 8: Textdaten bereinigen Exercise 9: Titel entfernen und Namen erfassen Exercise 10: Beschreibend bleiben

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

Exercise 1: Einheitlichkeit Exercise 2: Zweideutige 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: Ist es ein Zufall, dass das fehlt?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 Exercise 3: Der Abschneidepunkt Exercise 4: Kategorien neu zuordnen, Teil 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: Herzlichen Glückwunsch!