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# Einführung
Wenn Sie mehr Zeit damit verbringen, mit Dateiformaten und Datenreinigungen zu ringen, als Daten zu analysieren, sind Sie nicht allein. Die meisten Datenfachleute verschwenden 60-80% ihrer Zeit für sich wiederholende Aufgaben, die sich von herausfordernderen und wichtigeren Fokus befassen.
In diesem Artikel habe ich unten einige nützliche Python -Skripte zusammengestellt, um langweilige, aber wesentliche Aufgaben in typischen Datenworkflows zu vereinfachen.
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# 1. Datenqualitätsprüfer
Der Schmerzpunkt: Das Öffnen eines neuen Datensatzes fühlt sich oft überwältigend an. Gibt es fehlende Werte? Duplikate? Seltsame Datentypen? Am Ende schreiben Sie denselben explorativen Code immer wieder oder schlechter, um Datenprobleme nach stundenlangen Analysen zu entdecken.
Was das Skript tut: Ein einfaches Python -Skript, um einen bestimmten Datenrahmen zu verarbeiten und einen präzisen Datenqualitätsbericht mit Informationen zu fehlenden Werten, Duplikaten, Ausreißern und mehr zu generieren. Dann speichert alles in einer lesbaren Textdatei, die Sie bei Bedarf verweisen können.
Wie es funktioniert: Das Skript prüft systematisch auf gängige Datenqualitätsprobleme-Duplikate, fehlende Werte, falsche Datentypen-mithilfe von PANDAS-integrierten Methoden, prozentuiert und Statistiken und formatiert dann alles in einen sauberen Bericht. Es verwendet die IQR -Methode (Interquartile Vary) zur Ausreißererkennung, die zuverlässig über verschiedene Datenverteilungen hinweg funktioniert.
⏩ Holen Sie sich das Skript des Datenqualitäts -Checker -Skripts
# 2. Sensible File Fusion
Der Schmerzpunkt: Ihre Daten finden Sie in CSV -Dateien, Excel -Blättern und JSON -Exporten, die über Ordner verstreut sind. Das manuelle Kombinieren bedeutet, jede Datei zu öffnen, die Spaltenausrichtung zu überprüfen, das Kopieren zu pasten und nichts zu beten. Ja, und eine nicht übereinstimmende Kolumne reicht aus, um alles zu ruinieren.
Was das Skript tut: Findet und kombiniert automatisch alle Datendateien in einem Ordner, unabhängig vom Format (CSV, Excel, JSON). Griff anmutig die Spaltenmisbine und verfolgt, welche Daten aus welcher Quelldatei stammen.
Wie es funktioniert: Das Skript geht durch ein Verzeichnis, identifiziert unterstützte Dateitypen, verwendet den entsprechenden Pandas -Leser für jedes Format und verkettet alles mithilfe von Pandas ‚robuster Zusammenführungslogik. Es fügt eine Quellspalte hinzu, sodass Sie Daten immer wieder auf ihren Ursprung zurückverfolgen können.
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# 3.. Datensatzprofiler
Der Schmerzpunkt: Verstehen eines neuen Datensatzes erfordert das Schreiben von Dutzenden von Zeilen von Erkundungscode: describe()Anwesend value_counts()Korrelationsmatrizen, fehlende Wertanalyse. Wenn Sie die Erkundung erforschen, haben Sie wahrscheinlich vergessen, was Sie analysieren wollten.
Was das Skript tut: Generiert in Sekunden einen vollständigen Datensatzprofil, einschließlich Zusammenfassungsstatistiken, Korrelationswärmemaps, kategorialen Aufschlüsselungen und Vorschlägen zur Speicheroptimierung. Erstellt hilfreiche Visualisierungen für Dokumentation und Berichterstattung.
Wie es funktioniert: Das Skript trennt numerische und kategoriale Spalten, wendet geeignete Analysemethoden für jeden Typ an, erzeugt Visualisierungen mit SeaBorn und Matplotlib und bietet auch umsetzbare Optimierungsempfehlungen basierend auf Datenmustern.
⏩ Holen Sie sich das Datensatzprofiler -Skript
# 4. Information Model Supervisor
Der Schmerzpunkt: Sie nehmen Änderungen an Ihrem Datensatz vor, erkennen, dass etwas schief gelaufen ist und keinen Weg zurück haben. Oder Sie müssen einem Kunden zeigen, wie die Daten letzte Woche aussahen, aber Sie überschreiben dieselbe Datei. Die Versionskontrolle für Daten ist häufig eine Herausforderung. Es gibt Instruments zur Vereinfachung der Datenversionskontrolle. Aber einfache Python -Skripte sind auch einfacher und effektiv.
Was das Skript tut: Speichert automatisch Zeitstempelversionen Ihrer Datenframes mit Beschreibungen, verfolgt Datei -Hashes, um Änderungen zu erkennen, und ermöglicht es Ihnen, sofort zu jeder früheren Model zurückzukehren. Beinhaltet Reinigungswerkzeuge zum Verwalten von Speicherplatz.
Wie es funktioniert: Das Skript erstellt ein strukturiertes Backup -System mit Metadatenprotokollierung. Es verwendet MD5 -Hashing, um tatsächliche Änderungen zu erkennen (Verhindern von doppelten Speichern), ein CSV -Protokoll aller Versionen mit Zeitstempeln und Beschreibungen beibehalten und einfache Methoden zur Auflistung und Wiederherstellung einer früheren Model bietet.
⏩ Holen Sie sich das Skript des Information Model Managers
# 5. Multi-Format-Datenexporteur
Der Schmerzpunkt: Verschiedene Personen wollen Daten in verschiedenen Formaten. Die Analysten möchten wahrscheinlich saubere Tabellenkalkulationen mit formatierten Kopfzeilen. Das Entwicklerteam braucht JSON mit Metadaten. Der Datenbankadministrator möchte SQLite. Am Ende erstellen Sie jedes Format manuell mit unterschiedlichen Einstellungen und Formatierungsregeln.
Was das Skript tut: Exportiert Ihre verarbeiteten Daten gleichzeitig in mehrere professionelle Formate. Erstellt formatierte Excel -Dateien mit mehreren Blättern, strukturierten JSONs mit Metadaten, sauberen CSV -Dateien und SQLite -Datenbanken mit geeigneten Schemas.
Wie es funktioniert: Das Skript verwendet formatspezifische Optimierungstechniken: Excel-Dateien erhalten Styled-Header und automatische Spalten, JSON-Exporte enthalten Metadaten und ordnungsgemäße Datentypinformationen, CSV-Dateien werden gereinigt, um Delimiter-Konflikte zu vermeiden, und SQLite-Datenbanken enthalten Metadatentabellen für vollständige Dokumentation.
⏩ Holen Sie sich das Skript für Multiformat-Exporteur-Skript
# Einpacken
Ich hoffe, Sie haben diese Skripte hilfreich gefunden. Wir haben fünf praktische Skripte behandelt, die die zeitaufwändigsten Teile der Datenarbeit verarbeiten:
- Die Datenqualitätsprüfer scannt automatisch Datensätze nach fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern
- Sensible File Fusion kombiniert CSV-, Excel- und JSON -Dateien aus jedem Ordner
- Der Datensatzprofiler generiert sofortige Statistiken, Korrelationen und Visualisierungen
- Information Model Supervisor speichert und verfolgt Änderungen an Ihren Datensätzen mit einfachem Rollback
- Multi-Format-Exporteur erstellt gleichzeitig professionelle Excel-, JSON-, CSV- und SQLite-Ausgänge
Jedes Drehbuch befasst sich mit einem bestimmten Workflow -Engpass und kann unabhängig oder zusammen verwendet werden. Sie können so viel Funktionalität wie nötig hinzufügen, um es besser zu machen!
Das Beste daran? Sie können sofort mit Verwendung eines dieser Skripte beginnen. Wählen Sie diejenige aus, die Ihren größten aktuellen Schmerzpunkt löst, probieren Sie ihn in einem Beispieldatensatz aus und entscheiden Sie dann, ob dies hilfreich ist. Glad Coding!
Bala Priya c ist ein Entwickler und technischer Schriftsteller aus Indien. Sie arbeitet gern an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessensgebiete und Fachgebiete umfassen DevOps, Information Science und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest gerne, schreibt, codieren und Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen mit der Entwicklergemeinschaft zu lernen und zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsstücke und vieles mehr autorisiert. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Codierungs -Tutorials.