Ang
Data Wrangling ay ang proseso ng pangangalap, pagkolekta, at pagbabago ng Raw data sa isa pang format para sa mas mahusay na pag-unawa, paggawa ng desisyon, pag-access, at pagsusuri sa mas kaunting oras. Ang Data Wrangling ay kilala rin bilang Data Munging.
Ano ang ibig sabihin ng data wrangling?
Ang
Data wrangling ay ang proseso ng paglilinis at pagsasama-sama ng magulo at kumplikadong set ng data para sa madaling pag-access at pagsusuri. … Karaniwang kasama sa prosesong ito ang manu-manong pag-convert at pagmamapa ng data mula sa isang raw form patungo sa isa pang format upang bigyang-daan ang mas maginhawang pagkonsumo at pagsasaayos ng data.
Ano ang paliwanag ng data wrangling sa Python kasama ang halimbawa?
Ang pag-aaway ng data ay isa sa pinakamahalagang bahagi sa daloy ng trabaho sa agham ng data. Ito ay ay kinasasangkutan ng pagproseso ng data sa iba't ibang format tulad ng pagsasama-sama, pagpapangkat, pagsasama, atbp. para sa layuning magamit ang mga ito sa isa pang hanay ng data o para sa pagsusuri.
Ano ang function ng data wrangling?
Ang
Data wrangling, kung minsan ay tinutukoy bilang data munging, ay ang proseso ng pagbabago at pagmamapa ng data mula sa isang "raw" na form ng data patungo sa ibang format na may layuning gawin itong mas naaangkop at mahalagapara sa iba't ibang layuning downstream gaya ng analytics.
Ano ang data wrangling sa mga panda?
Ang
Pandas ay isang open source library, na partikular na binuo para sa data science at pagsusuri. Ito ay binuo sa ibabawang Numpy (upang pangasiwaan ang numeric data sa tabular form) na package at may mga inbuilt na istruktura ng data para mapadali ang proseso ng pagmamanipula ng data, aka data munging/wrangling.
