Pythonデータクレンジング入門：基本と実践テクニック
Pythonにおける一般的なデータクリーニング手法には、次のものが含まれます：
- 欠損値処理：欠損値を含む行または列をdropna()で削除し、fillna()で欠損値を埋める。
- 重複値処理：重複値を検索するにはduplicated()を使用し、重複値を削除するにはdrop_duplicates()を使用します。
- データ形式の変換：astype()を使用してデータ型を指定された形式に変換し、str.strip()を使用してテキストデータ内の空白を削除します。
- 外れ値の処理： describe（）やboxplot（）などのメソッドを使用して外れ値を検出し、条件付きフィルタリングや置換メソッドを使用して外れ値を処理します。
- テキストデータ処理：テキストデータをクリーニング、抽出、置換など処理する際に、正規表現や文字列処理方法を使用します。
- データ標準化：データをMinMaxScalerやStandardScalerといった標準化手法を使用して標準化処理を行います。
- データの標準化：データを標準化処理するために、MinMaxScalerなどの標準化手法を使用します。
- データの重複を削除するには、drop_duplicates()メソッドを使用します。
上記は一般的に使用されるデータクリーニング方法です。実際の状況に応じて、適切な方法を選択してデータクリーニングを行うことができます。
