Обработка данных — это преобразование данных из одной формы в другую, более удобную и желаемую, то есть придание им более осмысленного и информативного характера. С помощью алгоритмов машинного обучения, математического моделирования и статистических знаний весь этот процесс можно автоматизировать. Результатом этого процесса могут быть любые желаемые формы, такие как графики, видео, диаграммы, таблицы, изображения и многое другое, в зависимости от выполняемой задачи и требований машины. Это может показаться простым, но когда речь идёт о таких крупных организациях, как Twitter, Facebook, административных органах, таких как парламент, ЮНЕСКО, и организациях здравоохранения, весь этот процесс должен быть очень структурированным. Итак, выполните следующие действия:

Обработка данных — важнейший этап в процессе машинного обучения (ML), поскольку она подготавливает данные для использования при создании и обучении моделей ML. Цель обработки данных — очистить, преобразовать и подготовить данные в формате, подходящем для моделирования.

Основные этапы, связанные с обработкой данных, обычно включают:

1. Сбор данных — это процесс получения данных из различных источников, таких как датчики, базы данных или другие системы. Данные могут быть структурированными или неструктурированными и могут поступать в различных форматах, таких как текст, изображения или аудио.

2. Предварительная обработка данных. На этом этапе данные очищаются, фильтруются и преобразуются, чтобы их можно было использовать для дальнейшего анализа. Это может включать удаление пропущенных значений, масштабирование или нормализацию данных, а также их преобразование в другой формат.

3. Анализ данных. На этом этапе данные анализируются с помощью различных методов, таких как статистический анализ, алгоритмы машинного обучения или визуализация данных. Цель этого этапа — извлечь из данных полезную информацию или знания.

4. Интерпретация данных. На этом этапе необходимо интерпретировать результаты анализа данных и делать выводы на основе полученной информации. Также может потребоваться представить результаты в понятной и лаконичной форме, например в виде отчётов, информационных панелей или других визуализаций.

5. Хранение данных и управление ими. После обработки и анализа данных их необходимо хранить и управлять ими таким образом, чтобы обеспечить их безопасность и удобный доступ. Это может включать хранение данных в базе данных, облачном хранилище или других системах, а также реализацию стратегий резервного копирования и восстановления для защиты от потери данных.

6. Визуализация данных и составление отчётов. Наконец, результаты анализа данных представляются заинтересованным сторонам в понятном и удобном для использования формате. Это может включать создание визуализаций, отчётов или информационных панелей, которые подчёркивают ключевые выводы и тенденции в данных.

Существует множество инструментов и библиотек для обработки данных в машинном обучении, в том числе pandas для Python и инструмент преобразования и очистки данных в RapidMiner. Выбор инструментов будет зависеть от конкретных требований проекта, в том числе от размера и сложности данных, а также от желаемого результата.

• Коллекция :
  Самый важный шаг при начале работы с машинным обучением — это наличие данных хорошего качества и точности. Данные можно собирать из любого проверенного источника, например, с сайта data.gov.in, Kaggle или из репозитория наборов данных UCI. Например, при подготовке к конкурсному экзамену студенты изучают лучшие учебные материалы, к которым у них есть доступ, чтобы получить наилучшие результаты. Точно так же высококачественные и точные данные упростят и улучшат процесс изучения модели, а во время тестирования модель будет выдавать самые современные результаты.
  На сбор данных затрачивается огромное количество капитала, времени и ресурсов. Организации или исследователи должны решить, какие данные им нужны для выполнения своих задач или исследований.
  Пример: Для работы с распознавателем выражений лица требуется множество изображений, содержащих различные выражения человеческого лица. Качественные данные гарантируют, что результаты модели достоверны и им можно доверять.
   
• Подготовка :
  Собранные данные могут быть в необработанном виде, которые нельзя напрямую отправить на компьютер. Итак, это процесс сбора наборов данных из разных источников, анализа этих наборов данных и последующего создания нового набора данных для дальнейшей обработки и изучения. Эта подготовка может быть выполнена как вручную, так и с помощью автоматического подхода. Данные также могут быть подготовлены в числовой форме, что ускорит обучение модели.
  Пример: изображение можно преобразовать в матрицу размером N X N, где значение каждой ячейки будет указывать на пиксель изображения.
• Ввод :
  Теперь подготовленные данные могут быть представлены в форме, которая не является машиночитаемой, поэтому для преобразования этих данных в машиночитаемую форму необходимы некоторые алгоритмы преобразования. Для выполнения этой задачи требуются высокие вычислительные мощности и точность. Пример: данные могут быть собраны из таких источников, как данные MNIST (изображения), комментарии в Twitter, аудиофайлы, видеоклипы.
• Обработка :
  На этом этапе требуются алгоритмы и методы машинного обучения, чтобы выполнять инструкции, предоставленные для большого объёма данных, с точностью и оптимальными вычислениями.
• Вывод :
  На этом этапе машина получает значимые результаты, которые пользователь может легко интерпретировать. Выводы могут быть представлены в виде отчётов, графиков, видео и т. д.
• Хранение :
  Это заключительный этап, на котором полученные результаты, данные модели и вся полезная информация сохраняются для дальнейшего использования.

Преимущества обработки данных в машинном обучении:

1. Повышение производительности модели: обработка данных помогает повысить производительность модели машинного обучения за счёт очистки и преобразования данных в формат, подходящий для моделирования.
2. Более точное представление данных: обработка данных позволяет преобразовать их в формат, который лучше отражает взаимосвязи и закономерности в данных, что упрощает обучение модели машинного обучения на этих данных.
3. Повышенная точность: обработка данных помогает обеспечить их точность, согласованность и отсутствие ошибок, что может повысить точность модели машинного обучения.

Недостатки обработки данных в машинном обучении:

1. Занимает много времени: обработка данных может занимать много времени, особенно для больших и сложных наборов данных.
2. Склонность к ошибкам: обработка данных может быть подвержена ошибкам, поскольку она включает в себя преобразование и очистку данных, что может привести к потере важной информации или появлению новых ошибок.
3. Ограниченное понимание данных: обработка данных может привести к ограниченному пониманию данных, поскольку преобразованные данные могут не отражать основные взаимосвязи и закономерности в данных.

Справочники:

1. «Наука о данных с нуля: основы Python» Джоэла Груса.
2. “Подготовка данных для интеллектуального анализа данных” Дориана Пайла.
3. «Работа с данными на Python» Жаклин Казил и Кэтрин Джармул.

Информация о материале

Категория: Data Sciense

Просмотров: 27

Чтение файлов JSON с помощью Pandas

Чтобы прочитать файлы, мы используем функцию read_json() и передаём ей путь к файлу JSON, который хотим прочитать. После этого она возвращает «DataFrame» (таблицу со строками и столбцами), в которой хранятся данные. Если мы хотим прочитать файл, расположенный на удалённых серверах, то вместо локального пути мы передаём ссылку на его расположение. Кроме того, read_json() функция в Pandas предоставляет различные параметры для настройки процесса чтения

Различные способы чтения JSON с помощью Pandas

Существуют различные способы чтения JSON с помощью pandas или чтения файлов JSON с помощью pandas в виде фрейма данных. Здесь мы рассмотрим некоторые наиболее распространённые способы чтения JSON с помощью pandas или чтения файлов JSON с помощью pandas в виде фрейма данных.

• Используя pd.read_json() Метод
• Используя JSON модуль и pd.json_normalize() Метод
• Используя методы pd.Dataframe()

Создание данных

Здесь код использует библиотеку Pandas для создания фрейма данных из вложенного словаря с именем data, где ключи «Один» и «Два» соответствуют столбцам. Каждый столбец содержит значения, связанные с числовыми индексами

import pandas as pd

data = {
	"One": {
		"0": 60,
		"1": 60,
		"2": 60,
		"3": 45,
		"4": 45,
		"5": 60
	},
	"Two": {
		"0": 110,
		"1": 117,
		"2": 103,
		"3": 109,
		"4": 117,
		"5": 102
	}
}

Читать JSON с помощью Pandas pd.read_json() Метод

В этом примере кода используется `pd.read_json()` для создания фрейма данных из строки JSON, полученной с помощью `json.dumps()`. Параметр ‘orient’ установлен в значение ‘index’ для правильного выравнивания данных. Наконец, он выводит полученный фрейм данных.

import pandas as pd

df_read_json = pd.read_json(json.dumps(data), orient='index')
print("DataFrame using pd.read_json() method:")
print(df_read_json)

Вывод

DataFrame using pd.read_json() method:
       0    1    2    3    4    5
One   60   60   60   45   45   60
Two  110  117  103  109  117  102

Используя JSON модуль и pd.json_normalize() Метод

В этом примере кода словарь Python «data» преобразуется в строку JSON, а затем нормализуется в DataFrame с помощью метода `pd.json_normalize()` в Pandas. Наконец, он выводит полученный DataFrame, представляющий вложенную структуру JSON.

import pandas as pd
import json

json_data = json.dumps(data)
df_json_normalize = pd.json_normalize(json.loads(json_data))
print("\nDataFrame using JSON module and pd.json_normalize() method:")
print(df_json_normalize)

Вывод

DataFrame using pd.json_normalize() method:
   One.0  One.1  One.2  One.3  One.4  One.5  Two.0  Two.1  Two.2  Two.3  \
0     60     60     60     45     45     60    110    117    103    109   

   Two.4  Two.5  
0    117    102  

Pandas считывает файл Json в Dataframe, используя методы ps.Dataframe()

Здесь мы создадим данные JSON, а затем создадим на их основе фрейм данных с помощью методов pd.Dataframe()

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Вывод

   One  Two
0   60  110
1   60  117
2   60  103
3   45  109
4   45  117
5   60  102

Информация о материале

Категория: Data Sciense

Просмотров: 37

В этой статье мы обсудим, как читать текстовые файлы с помощью pandas на Python. Pandas позволяет загружать фреймы данных из внешних файлов и работать с ними. Набор данных может быть представлен в файлах разных типов.

используемый текстовый файл

Читать текстовые файлы с помощью Pandas

Ниже приведены методы, с помощью которых мы можем читать текстовые файлы с помощью Pandas:

• С помощью read_csv()
• С помощью read_table()
• С помощью read_fwf()

Читайте текстовые файлы с помощью Pandas с помощью read_csv()

Мы будем считывать текстовый файл с помощью pandas, используя функцию read_csv(). Вместе с текстовым файлом мы также передаём разделитель в виде одного пробела (‘ ‘), потому что в текстовых файлах разделитель обозначает каждое поле. В функции read_csv() можно передать три параметра.

Пример 1

В этом примере мы используем функцию read_csv() для чтения файла csv.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ")
print(df)

Вывод:

Пример 2

В этом примере мы устанавливаем для поля значение заголовка None. Это создатель заголовка по умолчанию в выводе. И возьмёт первую строку текстового файла в качестве входных данных. Созданное имя заголовка будет числом, начинающим с 0.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ", header=None)

print(df)

Выход:

Пример 3:

В приведенном выше выводе мы видим, что он создает заголовок, начинающийся с номера 0. Но мы также можем давать заголовкам имена. В этом примере мы увидим, как создать заголовок с именем с помощью pandas.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ", header=None,  names=["Team1", "Team2"])

print(df)

Чтение текстовых файлов с помощью Pandas с использованием read_table()

Мы можем прочитать данные из текстового файла с помощью read_table() в pandas. Эта функция считывает общий файл с разделителями в объект DataFrame. Эта функция по сути та же, что и функция read_csv(), но с разделителем = '\t' вместо запятой по умолчанию. Мы будем считывать данные с помощью функции read_table, устанавливая разделитель равным одному пробелу (' ').

Пример: В этом примере мы используем функцию read_table() для чтения таблиц.

import pandas as pd

df = pd.read_table("gfg.txt", delimiter=" ")
print(df)

Вывод:

Читать текстовые файлы с помощью Pandas с помощью read_fwf()

Fwf в функции read_fwf() означает фиксированную ширину. Мы можем использовать эту функцию для загрузки данных из файлов. Эта функция также поддерживает текстовые файлы. Мы будем считывать данные из текстовых файлов с помощью функции read_fwf() в pandas. Она также поддерживает итерацию или разбиение файла на части. Поскольку столбцы в текстовом файле были разделены строками фиксированной длины, функция read_fwf() считывает стандартные столбцы.

Пример: В этом примере мы используем read_fwf для чтения данных.

import pandas as pd

df = pd.read_fwf("gfg.txt")
print(df)

Выход:

Информация о материале

Категория: Data Sciense

Просмотров: 34

Не всегда можно получить набор данных в формате CSV. Поэтому Pandas предоставляет нам функции для преобразования наборов данных в других форматах в фрейм данных. Файл Excel имеет формат «.xlsx».

Прежде чем мы начнем, нам нужно установить несколько библиотек.

pip install pandas
pip install xlrd

Теперь мы можем погрузиться в код.

Пример 1: Прочитайте файл Excel.

import pandas as pd 
  
df = pd.read_excel("sample.xlsx") 
print(df)

Пример 2: Чтобы выбрать конкретный столбец, мы можем передать параметр «index_col».

import pandas as pd 

df = pd.read_excel("sample.xlsx", index_col = 0)   
  
print(df)

Пример 3: Если вам не нравится первоначальное название столбцов, вы можете изменить его на индексы с помощью параметра «заголовок».

import pandas as pd 
  
df = pd.read_excel('sample.xlsx', header = None) 
print(df)

Пример 4: Если вы хотите изменить тип данных конкретного столбца, вы можете сделать это с помощью параметра «dtype».

import pandas as pd 
  
df = pd.read_excel('sample.xlsx', dtype = {"Products": str, "Price":float}) 
print(df)

Пример 5: Если у вас есть неизвестные значения, вы можете обработать их с помощью параметра «na_values». Он преобразует указанные неизвестные значения в «NaN»

import pandas as pd 

df = pd.read_excel('sample.xlsx', na_values =['item1',  'item2']) 
print(df) 

Информация о материале

Категория: Data Sciense

Просмотров: 34