Скачать или смотреть Проверка данных в Pandas | Regex

Набор данных и заметки: https://consoleflare-1.gitbook.io/dat...

В этом видео мы рассмотрим, как использовать Pandas и регулярные выражения для проверки и очистки наборов данных, выявляя и отфильтровывая недействительные номера телефонов и карты PAN. Если вы когда-либо работали с грязными данными, вы знаете, насколько важно отфильтровывать неверные записи для сохранения целостности данных.

Что вы узнаете:

Проверка телефонных номеров:

Извлечение и проверка телефонных номеров на соответствие правильному формату: 10 цифр, содержащих только цифры.

Мы покажем, как использовать регулярные выражения для поиска действительных телефонных номеров и отфильтровывания недействительных.

Обработка строк с помощью регулярных выражений:

Изучите основы регулярных выражений и то, как их использовать для извлечения, сопоставления или проверки отдельных частей строк.

Найдите шаблоны, такие как цифры, буквы и определённые форматы.

Примеры используемых наборов данных:

Набор данных телефонных номеров: Содержит различные номера телефонов с некоторыми недопустимыми записями.

Набор данных карт PAN: Содержит карты PAN с правильными и недопустимыми форматами.

Мы загрузим наборы данных в Pandas DataFrames и применим операции регулярных выражений, такие как str.len(), str.isnumeric() и str.match(), для проверки телефонных номеров и форматов карт PAN.

Вы узнаете, как использовать методы фильтрации, чтобы оставить только допустимые записи.

Почему стоит посмотреть:

Работаете ли вы с данными клиентов, финансовыми записями или любыми другими структурированными данными, валидация данных — ключ к обеспечению высокого качества и отсутствия ошибок в наборах данных.

Regex — мощный инструмент для обработки данных, и к концу этого видео вы сможете выполнять стандартные задачи валидации как настоящий профессионал!

Использованные инструменты:

Pandas: библиотека Python для обработки данных

Regex: регулярные выражения для сопоставления с шаблоном и проверки строк