کتابخانه pyspan — ابزار پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با پایتون
قبلا در خصوص نحوه کار با داده ها در کتابخانه پانداس (#pandas) مفصل صحبت کردیم. یکی دیگر از ابزارهایی که برای تحلیل گران داده توصیه می شود ماژول pyspan است.

🛠 ویژگی‌های کلیدی pyspan
شناسایی و پر کردن مقادیر گم‌شده،«ناقص» (NaN)، خطا یا ساختارهای ناهماهنگ
تشخیص نقاط پرت (Outliers) و امکان حذف یا اصلاح آن‌ها.
ثبت لاگ تغییرات: می‌دانیم چه عملیاتی روی داده انجام شده و با چه پارامترهایی.
امکان Undo: اگر تغییری منجر به مسأله شد، می‌توان به عقب برگشت.
پشتیبانی از ساختارهای داده‌ای متفاوت: دیتافریم‌های Pandas، لیست‌ها، دیکشنری‌ها و غیره.
فشرده سازی دیتافریم با هدف کاهش حجم دیتافریم های بزرگ


نکته جالب دیگر این است که این کتابخانه مستقل است و برای کار کردن نیازی به پانداس ندارد.

در پست بعد یک مثال برای این موضوع را با هم بررسی خواهیم کرد.

#pyspan
#pandas
#dataframe


پایتون برای مالی
🆔 t.me/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance