Теперь, когда данные оценены и подготовлены, фокус смещается на преобразование списка в структурированный формат.
* **Преобразование типа данных:** Убедитесь, что каждый столбец имеет правильный тип данных. Например, преобразуйте текстовые представления дат в фактические объекты даты или числовые значения в целые числа. Этот шаг имеет решающее значение для правильного анализа и предотвращает ошибки в последующих вычислениях.
* **Нормализация данных:** При необходимости нормализуйте данные, чтобы устранить избыточност База данных WhatsApp для Южной Африки или несоответствия. Это включает реорганизацию данных в таблицы, чтобы избежать повторения информации. Рассмотрите возможность создания отдельных таблиц для клиентов, продуктов и заказов, если ваш исходный список содержит эту информацию.
* **Продолжение очистки данных:** Эта фаза продолжается с более сложными методами очистки, такими как обработка выбросов, исправление ошибок и удаление дубликатов. Использование языков сценариев, таких как Python, с библиотеками, такими как Pandas, может значительно ускорить этот процесс. Например, скрипт Python может определять и обрабатывать пропущенные значения на основе определенных критериев.