学ぶデータクリーニング入門 | データクリーニングの基礎

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前提条件

データクリーニングは、生データに含まれるエラーや不整合を検出し修正することで、データの品質と信頼性を向上させるプロセス。データが正確かつ完全で、分析に適した状態であることを保証する重要な工程。効果的なデータクリーニングが行われていない場合、データから得られる洞察や構築されるモデルは誤解を招いたり、不正確になる可能性がある。生データセットでは、以下のような典型的な問題がよく発生する：

欠損値：データが存在しないセルやエントリ；
重複：分析結果を歪める可能性のある繰り返しエントリ；
不整合：日付形式の違いや大文字・小文字の不統一など、データ記録方法のばらつき。

これらの問題を理解することが、信頼できるデータプロジェクトの成果を生み出すための第一歩。


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import pandas as pd

# Create a simple DataFrame with missing and duplicate values
data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "Bob", "Eve", None],
    "Age": [25, 30, 35, 30, None, 22]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

# Check for missing values
print("\nMissing values in each column:")
print(df.isnull().sum())

# Check for duplicate rows
print("\nDuplicate rows:")
print(df.duplicated())

実際のデータを扱う際には、情報が記録されていない欠損値や、カウントの重複につながる重複レコードがよく見られます。これらの問題を特定し対処することは、データクリーニングプロセスの重要な部分です。

1. データサイエンスのワークフローにおいて、データクリーニングの主な目的は何ですか？

2. 次のうち、一般的なデータ品質の問題ではないものはどれですか？

すべて明確でしたか？

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セクション 1. 章 1

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