Скачать с ютуб видео The ONLY 7 Steps You Need to Clean ANY Dataset in Pandas and Python

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: The ONLY 7 Steps You Need to Clean ANY Dataset in Pandas and Python в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно The ONLY 7 Steps You Need to Clean ANY Dataset in Pandas and Python или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон The ONLY 7 Steps You Need to Clean ANY Dataset in Pandas and Python в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

The ONLY 7 Steps You Need to Clean ANY Dataset in Pandas and Python

Data cleaning takes up 80% of a Data Scientist's time—but it doesn’t have to. In this video, I reveal my universal 7-step framework to clean literally any messy dataset using Python and Pandas. Whether you are dealing with broken dates, annoying duplicates, or massive missing values, this pipeline will get your data math-ready and machine-learning-ready in minutes. Timestamps: 00:00 - Introduction 00:10 - Why to follow these steps 00:37 - Step 1 (Setting Column names in universal format) 00:56 - Step 2 (Checking Duplicates) 01:48 - Step 3 (String Scrubbing) 02:19 - Step 4 (Typecasting) 03:08 - Step 5 (Data Time setting) 03:36 - Step 6 (Handling Outliers) 04:42 - Step 7 (Handling Missing Values) 06:43 - Using these steps on Real world dataset 12:10 - Before & After cleaning data Drop a comment below: What is the messiest data problem you've ever had to fix? 🔔 Subscribe for more Data Science, Machine Learning, and Python tutorials! / @mindwired_ai

Comments