Modul ini membahas penanganan data yang tidak rapi, mulai dari deteksi nilai hilang, strategi penghapusan dan pengisian, baris duplikat, hingga konversi tipe. Setiap teknik disertai pertimbangan kapan pilihannya justru menyesatkan analisis.
Pembersihan
Modul pembersihan: deteksi data hilang, penghapusan, pengisian, duplikat, dan konversi tipe.
0/0 selesai
- Deteksi Data Hilang
isna, notna, dan pemrofilan data hilang per kolom pada dataset nyata.
- Penghapusan dengan dropna
Strategi dropna per baris dan kolom, parameter thresh, dan konsekuensinya.
- Pengisian Nilai Hilang
fillna, ffill dan bfill, serta batasan ketika imputasi menyesatkan analisis.
- Duplikat
duplicated dan drop_duplicates untuk mendeteksi serta menyingkirkan baris ganda.
- Konversi Tipe
astype, to_numeric dengan koersi error, dan perbaikan dtype yang salah baca.