Sfrutta la flessibilità di Panda e Python
I dati grezzi che ti arrivano sono quasi sempre diversi dal formato preferito o richiesto. Il tuo flusso di lavoro inizia con l’inserimento dei dati grezzi nel formato prescelto specificato, il che richiede una notevole quantità di tempo.
Per fortuna, ci sono molti strumenti messi a nostra disposizione che accelerano questo processo. Man mano che questi strumenti si evolvono, migliorano nel risolvere anche compiti specifici in modo molto efficiente. Pandas esiste da molto tempo ed è diventato uno degli strumenti di analisi e pulizia dei dati più utilizzati.
Le funzionalità integrate di Python semplificano inoltre la gestione delle operazioni sui dati. Non sorprende che Python sia il linguaggio dominante nell’ecosistema della scienza dei dati.
In questo articolo esamineremo tre casi specifici e impareremo come sfruttare la flessibilità di Python e Panda per risolverli.
1. Espandi gli intervalli di date
È probabile che si verifichi questa attività quando si lavora con dati di serie temporali. Considera di avere un set di dati che mostra il ciclo di vita dei prodotti in diversi negozi come mostrato di seguito:
Per alcune altre attività downstream, dobbiamo convertire questo set di dati nel seguente formato:
Fondamentalmente creiamo una riga separata per ogni data tra le date di inizio e di fine. Questa operazione è nota anche come espansione dei dati. Utilizzeremo alcuni Panda e le funzioni Python integrate per completare questa attività.
Creiamo un set di dati di esempio con dati fittizi in questo formato nel caso tu voglia esercitarti.
import pandas as pdlifecycle = pd.DataFrame({
"store_id": (1130, 1130, 1130, 1460, 1460),
"product_id": (103, 104, 112, 130, 160),
"start_date": ("2022-10-01", "2022-09-14", "2022-07-20", "2022-06-30", "2022-12-10"),
"end_date": ("2022-10-15"…
Fonte: towardsdatascience.com
