Quais são as melhores maneiras de lidar com dados ausentes ao integrar de diferentes fontes?

Alimentado por IA e pela comunidade do LinkedIn

Dados ausentes são um problema frequente ao combinar dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos, APIs ou web scraping. Isso pode afetar a qualidade, a confiabilidade e a usabilidade da análise e visualização de dados. Para evitar possíveis problemas e gerenciar dados ausentes de forma eficaz, este artigo abordará algumas das melhores maneiras de fazê-lo ao integrar de diferentes fontes. Isso incluirá reconhecer os tipos e fontes de dados ausentes, selecionar os métodos certos para resolvê-los, aplicar os métodos em Python com pandas e sklearn e avaliar o impacto dos dados ausentes em seu projeto de ciência de dados.

Classificar este artigo

Criamos este artigo com a ajuda da IA. O que você achou?
Denunciar este artigo

Leitura mais relevante

  翻译: