{"id":88897,"date":"2020-07-16T07:41:58","date_gmt":"2020-07-16T05:41:58","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/bloknot-shpargalka-dlya-bystrogo-data-preprocessing"},"modified":"2020-07-16T07:41:58","modified_gmt":"2020-07-16T05:41:58","slug":"bloknot-shpargalka-dlya-bystrogo-data-preprocessing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/bloknot-shpargalka-dlya-bystrogo-data-preprocessing","title":{"rendered":"K\u00e4ep\u00e4rane m\u00e4rkmeraamat kiireks andmete eelt\u00f6\u00f6tluseks","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043b\u044e\u0434\u0438, \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c Data Science, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0436\u0434\u0435\u0442. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u043d\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u0445.<br \/>\n\u041d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 <i>Data<\/i> Scientist \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c.<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c. \u041c\u044b \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u0434 \u0431\u044b\u043b \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u043c \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044b \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u044d\u043a\u0441\u0442\u0440\u0430\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0435\u0440\u043f\u043d\u0443\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439, \u043a\u0442\u043e \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043c\u0435\u0447\u0442\u0430\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 notebook \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0438 \u043e\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f, \u0438\u043b\u0438 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/timurishmuratov7\/Fast-Data-Preprocessing\/tree\/master\">\u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 notebook \u0441 Github.<\/a><\/noindex><br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 dataset. \u0427\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/h3>\n<p>\n\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442: \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0441 \u0447\u0435\u043c \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e, \u043e\u0431\u0449\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0443. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c pandas, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd #\u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c pandas\nimport numpy as np  #\u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c numpy\ndf = pd.read_csv(&quot;AB_NYC_2019.csv&quot;) #\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e df\n<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.head(3) #\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 3 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/code><\/pre>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/43525c542519cd9135912eeda4826bec.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.info() #\u0414\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u0445<\/code><\/pre>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/32678fe6255a4d756abae734c813adaa.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a:<\/p>\n<ol>\n<li>\u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u0435\u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u0435\u043a?<\/li>\n<li>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0432\u0430 \u0441\u0443\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0435?<\/li>\n<li>\u041a\u0430\u043a\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c target, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0435?<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n\u041e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u0430\u043d \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435, \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0435, \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 pandas describe(). \u041f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430, \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u043a \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 string. \u0421 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.describe()<\/code><\/pre>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/07e2104b38a33c71a45a76ee0c605b08.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h3>\u0412\u043e\u043b\u0448\u0435\u0431\u043d\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<p>\n\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0433\u0434\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import seaborn as sns\nsns.heatmap(df.isnull(),yticklabels=False,cbar=False,cmap='viridis')<\/code><\/pre>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/f2687bf45aa0e5efdd1c0eaec2eb94be.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>\u042d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443, \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0436\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c \u0432\u0435\u0449\u0430\u043c<\/b><\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445 (\u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u043b\u0438\u044f\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df = df[[c for c\n        in list(df)\n        if len(df[c].unique()) &gt; 1]] #\u041f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/code><\/pre>\n<p>\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a-\u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0432 (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438 \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u0435\u043a):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.drop_duplicates(inplace=True) #\u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u043c.\n                                 #\u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442.<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430: \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u2014 \u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h3>\n<p>\n\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0443 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439, \u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043c\u044b \u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u2014 \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f, \u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_numerical = df.select_dtypes(include = [np.number])\ndf_categorical = df.select_dtypes(exclude = [np.number])<\/code><\/pre>\n<p>\n\u041c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0439\u043c\u0435\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h3>\n<p>\n\u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u2014 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u00ab\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u043a \u2014 \u0448\u043f\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432\u00bb \u0432 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041c\u044b \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0437\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0430 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435. <\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u043c \u0438\u0445 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c? \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0434\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0412\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435, \u043d\u043e \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043c\u0430\u043b\u043e \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0432 \u0440\u0430\u0439\u043e\u043d\u0435 3-10 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">print(df_numerical.nunique())<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438-\u0448\u043f\u0438\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438, \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">spy_columns = df_numerical[['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043a\u04302', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']]#\u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438-\u0448\u043f\u0438\u043e\u043d\u044b \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e dataframe\ndf_numerical.drop(labels=['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043a\u04302', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303'], axis=1, inplace = True)#\u0432\u044b\u0440\u0435\u0437\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\ndf_categorical.insert(1, '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301', spy_columns['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301']) #\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443-\u0448\u043f\u0438\u043e\u043d \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\ndf_categorical.insert(1, '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302', spy_columns['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302']) #\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443-\u0448\u043f\u0438\u043e\u043d \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\ndf_categorical.insert(1, '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303', spy_columns['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']) #\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443-\u0448\u043f\u0438\u043e\u043d \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/code><\/pre>\n<p>\n\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446-\u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c. \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u2014 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (NaN, \u0430 \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0438 0 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for i in df_numerical.columns:\n    print(i, df[i][df[i]==0].count())<\/code><\/pre>\n<p>\n\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u0445 \u043d\u0443\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435? \u0418\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u041d\u0430 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0443\u043b\u0438, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0443\u043b\u0438 \u043d\u0430 NaN, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0443\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_numerical[[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 1&quot;, &quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 2&quot;]] = df_numerical[[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 1&quot;, &quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 2&quot;]].replace(0, nan)<\/code><\/pre>\n<p>\n\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.heatmap(df_numerical.isnull(),yticklabels=False,cbar=False,cmap='viridis') # \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f df_numerical.info()<\/code><\/pre>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/1e95e7e2d20116c7aaf296496d0bb005.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b \u0436\u0435\u043b\u0442\u044b\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442. \u0418 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u2014 \u043a\u0430\u043a \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438? \u0423\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b? \u0418\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438? <\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0412\u0430\u043c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/3fe7c5e739e8d5cf6d2170b057c47f97.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>0. \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0435\u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_numerical.drop(labels=[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;], axis=1, inplace=True)<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>1. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 50%?<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">print(df_numerical.isnull().sum() \/ df_numerical.shape[0] * 100)<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_numerical.drop(labels=[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;], axis=1, inplace=True)#\u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 50 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>2. \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_numerical.dropna(inplace=True)#\u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>3.1. \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import random #\u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c random\ndf_numerical[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430&quot;].fillna(lambda x: random.choice(df[df[column] != np.nan][&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430&quot;]), inplace=True) #\u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>3.2. \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.impute import SimpleImputer #\u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c SimpleImputer, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\nimputer = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=&quot;&lt;\u0412\u0430\u0448\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c&gt;&quot;) #\u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e SimpleImputer\ndf_numerical[[&quot;\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,'\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302','\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']] = imputer.fit_transform(df_numerical[['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']]) #\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b\ndf_numerical.drop(labels = [&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303&quot;], axis = 1, inplace = True) #\u0423\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/code><\/pre>\n<p><b>3.3. \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u043a\u0438\u0441\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.impute import SimpleImputer #\u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c SimpleImputer, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\nimputer = SimpleImputer(strategy='mean', missing_values = np.nan) #\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e mean \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c most_frequent\ndf_numerical[[&quot;\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,'\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302','\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']] = imputer.fit_transform(df_numerical[['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']]) #\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b\ndf_numerical.drop(labels = [&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303&quot;], axis = 1, inplace = True) #\u0423\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>3.4. \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e<\/b><\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u043a\u0435\u0438 sklearn \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0442\u0438\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u043f\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0440\u0432\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c data preparation \u0438 preprocessing \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0443\u0447\u0442\u0435\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435, \u0438 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u044b \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 notebook \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u0412\u0430\u043c \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044f \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b data preprocessing \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e!<\/p>\n<h3>\u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h3>\n<p>\n\u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 One-hot-encoding, \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0438\u0437 string (\u0438\u043b\u0438 object) \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u0445\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443, \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_categorical.nunique()<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.heatmap(df_categorical.isnull(),yticklabels=False,cbar=False,cmap='viridis')<\/code><\/pre>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/fb258763b5cff98a706732c2e75bef90.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>0. \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0435\u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_categorical.drop(labels=[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;], axis=1, inplace=True)<\/code><\/pre>\n<p><b>1. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 50%?<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">print(df_categorical.isnull().sum() \/ df_numerical.shape[0] * 100)<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_categorical.drop(labels=[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;], axis=1, inplace=True) #\u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 \n                                                                          #\u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 50% \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>2. \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_categorical.dropna(inplace=True)#\u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \n                                   #\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>3.1. \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import random\ndf_categorical[&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430&quot;].fillna(lambda x: random.choice(df[df[column] != np.nan][&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430&quot;]), inplace=True)<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>3.2. \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.impute import SimpleImputer\nimputer = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=&quot;&lt;\u0412\u0430\u0448\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c&gt;&quot;)\ndf_categorical[[&quot;\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,'\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302','\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']] = imputer.fit_transform(df_categorical[['\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302', '\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303']])\ndf_categorical.drop(labels = [&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303&quot;], axis = 1, inplace = True)<\/code><\/pre>\n<p>\n\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 one-hot-encoding \u0434\u043b\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0412\u0430\u0448 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043c\u043e\u0433 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def encode_and_bind(original_dataframe, feature_to_encode):\n    dummies = pd.get_dummies(original_dataframe[[feature_to_encode]])\n    res = pd.concat([original_dataframe, dummies], axis=1)\n    res = res.drop([feature_to_encode], axis=1)\n    return(res)<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<pre><code class=\"python\">features_to_encode = [&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04301&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04302&quot;,&quot;\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u04303&quot;]\nfor feature in features_to_encode:\n    df_categorical = encode_and_bind(df_categorical, feature))<\/code><\/pre>\n<p>\n<b>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e<\/b><\/p>\n<pre><code class=\"python\">new_df = pd.concat([df_numerical,df_categorical], axis=1)<\/code><\/pre>\n<p>\n\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d, \u043f\u043e\u0434 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e MinMaxScaler \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u043a\u0438 sklearn. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 1, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\nmin_max_scaler = MinMaxScaler()\nnew_df = min_max_scaler.fit_transform(new_df)<\/code><\/pre>\n<p>\n\u042d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043a\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u2014 \u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c ML \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c \u0438 \u0442\u0434!<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0443\u0447\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0449\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0412\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0412 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0442\u0438\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0438 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0434\u0435\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0412\u0430\u0448\u0443 \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435, \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u044d\u0442\u0430.<br \/>\n<br \/>\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/510934\/\">habr.com<\/a> <\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043b\u044e\u0434\u0438, \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c Data Science, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0436\u0434\u0435\u0442. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u043d\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u0445. \u041d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 Data Scientist \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":88898,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-88897","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043b\u044e\u0434\u0438, \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c Data Science, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0436\u0434\u0435\u0442. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u043d\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u0445. \u041d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 Data Scientist \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/bloknot-shpargalka-dlya-bystrogo-data-preprocessing\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 4.9.10\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"et_EE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:title\" content=\"\ud83e\udd47\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing | ProHoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:description\" content=\"\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043b\u044e\u0434\u0438, \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c Data Science, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0436\u0434\u0435\u0442. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u043d\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u0445. \u041d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 Data Scientist \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/bloknot-shpargalka-dlya-bystrogo-data-preprocessing\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:secure_url\" content=\"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"350\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-07-16T05:41:58+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2020-07-16T05:41:58+00:00\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<meta property=\"article:author\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster\" \/>\n\t\t<!-- All in One SEO -->\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Kiirendatud andmete eelt\u00f6\u00f6tluse m\u00e4rkmik | ProHoster","description":"Paljud inimesed, kes astuvad andmeteaduse valdkonda, omavad ebatavalisi ootusi. Paljud arvavad, et nad hakkavad kohe suurep\u00e4raselt kirjutama n\u00e4rviv\u00f5rke, looma Raudmehe stiilis h\u00e4\u00e4leassistente v\u00f5i v\u00f5idavad k\u00f5ik finantsturul. Kuid andmeteadlase t\u00f6\u00f6 on seotud andmete anal\u00fc\u00fcsimisega, ja \u00fcks olulisemaid ning aja n\u00f5udvaid osi on","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/bloknot-shpargalka-dlya-bystrogo-data-preprocessing","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"et_EE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0411\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442-\u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e Data preprocessing | ProHoster","og:description":"\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043b\u044e\u0434\u0438, \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c Data Science, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0436\u0434\u0435\u0442. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u043d\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430\u0445. \u041d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 Data Scientist \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/administrirovanie\/bloknot-shpargalka-dlya-bystrogo-data-preprocessing","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2020-07-16T05:41:58+00:00","article:modified_time":"2020-07-16T05:41:58+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"88897","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":null,"breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 13:20:24","updated":"2022-09-29 02:58:43"},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/88897","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=88897"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/88897\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/88898"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=88897"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=88897"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=88897"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}