Beschleunigung der explorativen Datenanalyse mit der Bibliothek pandas-profiling
Zunächst einmal, wenn man mit einem neuen Datensatz arbeitet, muss man ihn verstehen. Um dies zu tun, sollte man beispielsweise die Wertebereiche der Variablen, die Datentypen und auch die Anzahl der fehlenden Werte ermitteln. Die Bibliothek pandas bietet uns viele nützliche Werkzeuge für die Durchführung der explorativen Datenanalyse (Exploratory Data Analysis, EDA). Aber bevor wir sie nutzen, wird normalerweise […]
