Python'da Kaçınılması Gereken Beş Yaygın Veri Temizleme Hatası

Her başarılı veri bilimi projesinin temeli temiz, tutarlı verilerdir. Ancak analiz sürecinin hızlı temposunda, tecrübeli Python kullanıcıları bile önlenebilir veri ön işleme tuzaklarına düşebilirler. Veriyi bir makine öğrenmesi modeline hazırlıyor olun ya da görselleştirme için hazırlıyor olun, hangi hataların peşinde koşmanız gerektiğini bilmek sayısız saatlik hayal kırıklığını önleyebilir ve sonuçlarınızı çok daha sağlam hale getirebilir.

Python'da en yaygın (ve çoğu zaman tehlikeli) veri temizleme hatalarını, pratik ipuçları ve örneklerleBreak down beşini ele alalım ki iş akışlarınız sağlam ve verimli kalsın.

Kör Körüne Eksik Değerleri Silme veya Doldurma

Gerçek dünya veri kümelerinin karşılaştığı ilk sorunlardan biri eksik veridir. Python'da, özellikle pandas ile NaN'leri değiştirmek veya kaldırmak kolaydır: df.dropna() veya df.fillna(0) tek satırda yapar. Ancak kolay olması doğru olduğu anlamına gelmez.

Bunun Sorun Olduğu

Eksik değerli satırları otomatik olarak kaldırmak veri kümesini önemli ölçüde küçültebilir ya da eksiklikler korelâsyonsa yanlılık (bias) yaratabilir. Değerleri ortalama veya sıfır ile doldurmak dağılımları bozar, özellikle sayısal olmayan sütunlarda veya aykırı değerlere sahip olanlarda.

Bu Durum Ne Zaman Yaşanır

Aşağıdaki parçacığı düşünün:

# Too hasty with missing value treatment
import pandas as pd

df = pd.read_csv('survey.csv')
df = df.dropna()  # Danger: goodbye valuable data!

Satırların %30'u yalnızca yaş gibi tek bir isteğe bağlı alan için eksikse, verinin %30'unu kaybedersiniz. Eksik yaşlar belirli bir demografideyse sonuç artık nüfusu doğru temsil etmeyen bir veri kümesi olur.

Uygulanabilir Tavsiyeler

• Harekete geçmeden önce inceleyin: Eksik değer desenlerini görmek için df.isnull().sum() veya df.info() kullanın.
• Bağlamı düşünün: Örneğin sağlık verilerinde eksik yaşlar silme ya da doldurma yerine bilinmiyor gibi özel bir işaret gerekebilir.
• İmputasyon gibi tekniklerden yararlanın: Bilgili doldurma için sklearn.impute.SimpleImputer veya alanınıza özgü mantık kullanın.
• Her veri temizleme adımını belgelendirin: Neden değerleri düşürdüğünüzü ya da doldurduğunuzu açıklayan yorumlar ekleyin; gelecekteki kullanıcılar için şeffaflığı sağlayın.

Tutarsız Veri Biçimleri ve Kodlamalarını Düzeltmeyi Geciktirmek

Birden çok kaynaktan toplanan veriler nadiren tek bir formata düzgün uyum sağlar. Tarihler, kategoriler ve dize kodlamaları özellikle ince, izlenmesi güç hatalara eğilimlidir.

Örnek Hatalar

• Formatlar arasında Yinelenen tarih sütunları: 'YYYY/MM/DD', 'MM-DD-YY' ve 'dd.mm.yyyy' karışımları.
• Dize kategorileri: "abc", "Abc" ve "aBc" farklı girişler olarak işlenir.
• Sütunlar tamsayı olsa da string olarak içe aktarılır (dtype: object), sayısal işlemleri devre dışı bırakır.
• Gizli kodlama sorunları olan metin dosyaları, okunabilir olmayan veriler veya saklı NaN'lar oluşturabilir.

Klasik Python hatası:

# Date times imported as strings, causing issues
import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales.csv')
df['created_at'].min()  # Only finds the minimum string, not chronological min

En İyi Uygulamalar

• Daima veri tiplerinizi kontrol edin: df.dtypes sayısal olması gereken sütunların olmadığını hızlıca gösterecek.
• Verileri proaktif dönüştürün: Veriyi içe aktardıktan hemen sonra pd.to_datetime(), pd.to_numeric() ve kategori dönüşümlerini kullanın.
• Metinleri standartlaştırın: Kategori sütunları için .str.lower().str.strip() kullanın; eş anlamlıları veya yazım hatalarını tek bir değerle değiştirin.
• Kodlama önemlidir: Veriyi okurken, özellikle bilinmeyen veya UTF-8 olmayan kaynaklardan alınan veriler için encoding argümanını belirtin (ör. encoding utf-8 veya cp1252).

Örnek: Pandas'ta Tutarlı Zaman Biçimini Zorlamak

df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'], errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['created_at'])  # Dates could not be parsed removed

Küçük bir dikkat burada sonradan garip analitik hatalarını önler.

Uç Değerleri Bağlam Olmadan Gözardı Etmek

Uç değerler, veri temizlemede kısaltılmış yoldur—bazen veri girişi hatalarını belirtir; diğer zamanlarda ise gerçekten incelenmeye değer olaylardır!

Yaygın Hata

Bağlamı düşünmeden belirli bir aralığın dışındaki değerleri kaldıran otomatik betikler, veriden hataları ve önemli sinyalleri tek seferde giderir.

Örnek

Bir sağlık veri kümesinde kan basıncı sütunu vardır. Bazı değerler 400 olarak kaydedilmiş olabilir; bu potansiyel bir veri hatasıdır (birim veya giriş hatası). Diğerleri uç durumlar olabilir, örneğin hipertansif aciller. 200'ün üzerindeki tüm değerlerin tek seferde kaldırılması gerçek, nadir hastaları da silebilir ki bunlar tıbbi çalışmalarda hayati öneme sahip olabilir.

# Bağlam olmadan >200 olan değerleri kaldırmayın
bp_outliers = df[df['blood_pressure'] > 200]
print(bp_outliers)  # İnceleyin: bunlar hatalar mı yoksa tıbbi olarak anlamlı durumlar mı?

Önerilen Yaklaşım

• Profil çıkarın: Dağılımı görmek için df.describe() ve kutu grafikleri ya da histogramlar gibi görselleştirmelerle uç değerleri keşfedin.
• Aşırı değerleri inceleyin: Geçerli alan sınırlarıyla karşılaştırın, belgeleri veya konu uzmanlarını danışın.
• Bayrak koyun, hemen kaldırmayın: Aşağı akış için dayanıklılığı artırmak adına olağandışı değerleri ileride incelemek üzere işaretleyin.
• İş mantığını belgelendirin: Eğer gerçekten çıkarıyor veya ayarlıyorsanız, nedenini açıklayın (BMI 10 un altında ise giriş hatası olarak kabul edilir gibi).

Uç değerler geçerli çıktılar olduğunda, veriye dayalı iş içgörülerini yeniden şekillendirebilirler.

Yinelenen Girişlerin Yanlış Yönetimi

Çift veriler yaygındır—veri girişi hataları, web kazıma veya sistem sorunları bunları ortaya çıkarabilir. Python ile anında df.drop_duplicates() yapabilirsiniz; gerçek tehlike, yinelenenlerin nereden geldiğini ya da bunları en iyi nasıl çözeceğinizi yanlış anlamanızdır.

Bu Hata Nereye Gidebilir

Bir perakende veritabanında aynı müşteri siparişi için tekrarlanan sistem gönderimleri nedeniyle birden çok satır olabilir. Tüm sütunlar aynıysa tek satırı bırakıp diğerlerini kaldırmak işe yarar; aksi halde bazı bilgiler kaybolabilir.

Örnek:

# Problemli: sadece order_id üzerinde yinelenenleri düşürmek
df = df.drop_duplicates(subset=['order_id'])  # farklı adresler veya notlar birleştirilmişse kayıp olabilir

Satırlar arasındaki delivery_notes gibi sütunlar farklıysa, yinelenenleri körü körüne kaldırmak ya veriyi kaybettirir ya da tutarsız bilgiyi uzlaştırmaz.

İçgörüler ve Uygulanabilir Adımlar

• Tüm anahtar sütunlar üzerinden yinelenenleri denetleyin: Gerçek yinelenmeleri işaretlemek için df.duplicated(subset=key_cols, keep=False) kullanın.
• Yinelenmeyi temizlemeden önce toplulaştırın: Örneğin notlar gibi metin verilerini birleştirin veya aynı sipariş kimliği için günlük satış miktarlarını toplayın.
• Orijinal verinizi koruyun: Bazen orijinali korumak ve downstream analiz için is_duplicate olarak işaretlemek, doğrudan kaldırmaktan daha iyidir.
• Birleştirmelerden sonra kontrol edin: Birleşme veya eklemeler sonrası birçok yinelenen girebilir.

İşte deduplikasyon öncesinde işlevsel olabilecek alanları bir araya toplamak için bir örnek:

def collapse_order_notes(notes):
    return '; '.join(sorted(set(x for x in notes if pd.notnull(x))))

rollup = df.groupby('order_id').agg({
    'customer_id': 'first',
    'total_amount': 'sum',
    'delivery_notes': collapse_order_notes
}).reset_index()

Bu, önemli yardımcı verileri korumaya yardımcı olur.

Kategorik Veri Kodlamasını Göz Ardı Etmek

Birçok güçlü algoritma sayısal girdiler gerektirir, doğrudan dize etiketleri veya kategoriler değil. Kategorik sütunları kodlamak kritik bir adımdır, ancak acele etmek ya da yanlış yöntemi seçmek model performansını düşürebilir ve hatalar doğurabilir.

Tipik Hatalar

• Naif etiket kodlaması: Kategorileri rastgele sayısal kodlarla değiştirmek ve aralarında sıralı bir anlam yüklememek, hatta ağaç tabanlı modellerde bile.
• One-hot kodlama patlaması: Yüksek kardinaliteli kategoriler için çok sayıda sütun oluşturmak, modelleri kullanılamaz hale getirebilir.
• Üretimde sessiz uyumsuzluklar: Bir kodlama sırasıyla eğitilen bir modelin, bilinmeyen kategorilere sahip farklı bir kümede çalıştırılması sonuçların bozulmasına yol açabilir.

Örnek:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

# Label encoding ignores category meaning
le = LabelEncoder()
df['city_code'] = le.fit_transform(df['city'])  # Problem: Model numbers  matematiksel olarak yorumlar

Uzman Yaklaşımları

• Sıralı mı yoksa nominal mi?: Etiketler doğal bir sıralama taşıyorsa sayısal kodlar kullanın (ör. boyut: S < M < L). Aksi halde one-hot veya diğer kodlamaları tercih edin.
• One-hot granülerliğini kontrol edin: pd.get_dummies(df, drop_first=True, dummy_na=False) kullanın ya da yüksek kardinaliteli özellikler için hashing veya hedef kodlama düşünün.
• Tutarlı kodlama: Kodlayıcıları seri hale getirip yeniden kullanın (ör. sklearn'ın fit/transform kullanılması) ki model dağıtımı aynı eşlemeleri alsın — gerçek dünyada yeni, görülmemiş kategoriler çıktıda uyumsuzluk yaratır.

Örnek: Yönetilebilir Bellekle One-hot Kodlama

city_counts = df['city'].value_counts()
# Only encode cities appearing at least 10 times
common_cities = city_counts[city_counts > 10].index
df['city'] = df['city'].apply(lambda x: x if x in common_cities else 'Other')
df = pd.get_dummies(df, columns=['city'], drop_first=True)

Bu yaklaşım, özellik boyutunu makul tutar ve modelleri sağlam kılar.

Bu Hataları Yapmamak Sizi Öne Çıkarır

Python'da veri temizleme, hızlılık kadar ince ayrıntılara da saygı göstermeyi gerektirir. Mekanik ya da bağlamdan bağımsız temizlemeden kaçınmak, veri bilimi ve analitik çalışmalarınızı ortalamanın çok üstüne çıkarır. Eksik değerlere kasıtlı yaklaşım gösterin, biçimlerde tutarlılık sağlayın, uç değerleri yalnızca gürültü olarak değil sinyaller olarak görün ve yinelenenleri dikkatle inceleyin; kategorik kodlama konusunda da taktiksel düşünün.

Bu derslerle ve veriniz üzerinde eleştirel bir göze sahip olarak, geri adım atmaktan kaynaklanan zaman kaybını azaltacak, üretimde utanç verici hataları en aza indirecek ve analistlerin güvendiği veri boru hatları tasarlama konusunda ün kazanacaksınız. Ve sürekli büyüyen veri bilimi alanında, içgörü için gerçekten hazır olan veriye sahip olan kişi olmak gerçek bir süper güçtür.