{"id":171145,"date":"2023-03-06T16:15:49","date_gmt":"2023-03-06T15:15:49","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=171145"},"modified":"2026-08-07T13:43:52","modified_gmt":"2026-08-07T11:43:52","slug":"python-programmieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/python-programmieren","title":{"rendered":"Python programmieren f\u00fcr Dummies : Teil 4"},"content":{"rendered":"\n

In diesem letzten Teil werden wir die zuvor besprochenen Methoden anwenden, um einen Datensatz vorzubereiten. Starten wir gleich mit diesem Beispiel eines Python-Programms :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Import von Python-Bibliotheken<\/h2>\n\n\n\n

Wir beginnen damit, die Bibliotheken zu importieren, die wir f\u00fcr unsere Analyse verwenden werden.<\/p>\n\n\n\n

Dataimport<\/h2>\n\n\n\n

Wir werden nun unsere Rohdaten importieren und die ersten Zeilen unseres Datasets betrachten.<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Um Informationen \u00fcber die Daten zu erhalten, kann man die folgende Methode verwenden:<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Anzeige der Datenbeschreibung zu numerischen Variablen<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Umgang mit fehlenden Werten<\/h2>\n\n\n\n

Wir sehen uns nun die Anzahl der fehlenden Werte f\u00fcr jede Spalte an.<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Angesichts dieser Ergebnisse k\u00f6nnen wir in einem ersten Schritt die Spalten mit mehr als 50% fehlenden Werten l\u00f6schen: die Spalte ‚Alley‘.<\/p>\n\n\n\n

Nach der Beobachtung der Spalten k\u00f6nnen wir die Spalten nach ihrem Typ in zwei Kategorien unterteilen: Objekttypen und andere Typen (int, float…).<\/p>\n\n\n\n

Je nach Art sind unterschiedliche Behandlungen anzuwenden<\/p>\n\n\n\n

Kategoriale Daten :<\/h3>\n\n\n\n

Es ist interessant, die eindeutigen Werte zu beobachten, die von den kategorialen Variablen eingenommen werden:<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Numerische Daten<\/h3>\n\n\n\n

In der Kategorie numerische Variablen gibt es 259 fehlende Werte f\u00fcr die Variable ‚LotFrontage‘.<\/p>\n\n\n\n

Bei kategorialen Variablen ist es m\u00f6glich, die fehlenden Werte in einer Spalte mit der Methode mode durch das h\u00e4ufigste Element zu ersetzen.\nBei numerischen Variablen ist es \u00fcblich, diese fehlenden Werte durch den Mittelwert der Variable zu ersetzen.<\/p>\n\n\n\n

Wir haben nun unser Dataset<\/strong><\/a> bereinigt. Nat\u00fcrlich gibt es noch viele weitere Techniken, um deinen Datensatz vor der Analyse gut vorzubereiten.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Beispiel f\u00fcr ein Python-Programm<\/strong> m\u00f6chten wir darauf hinweisen, dass die Vorbereitung der Daten von entscheidender Bedeutung ist. Wenn dein Dataset nicht gut vorbereitet ist, k\u00f6nnen die Ergebnisse der Analyse nicht sehr aussagekr\u00e4ftig sein.<\/p>\n\n\n\n

Python programmieren lernen<\/h2>\n\n\n\n

Vielen Dank, dass du uns durch die vier Wochen begleitet hast, in denen wir Python und die ersten Phasen der Datenverarbeitung<\/a> kennengelernt haben.<\/p>\n\n\n\n

M\u00f6chtest du mehr \u00fcber die Python-Programmierung<\/strong> lernen und Machine-Learning-Modelle<\/a> implementieren?\u00a0 Unsere Schulungen sind genau das Richtige f\u00fcr dich!<\/p>\n\n\n\n

Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In diesem letzten Teil werden wir die zuvor besprochenen Methoden anwenden, um einen Datensatz vorzubereiten. Starten wir gleich mit diesem Beispiel eines Python-Programms : Import von Python-Bibliotheken Wir beginnen damit, die Bibliotheken zu importieren, die wir f\u00fcr unsere Analyse verwenden werden. Dataimport Wir werden nun unsere Rohdaten importieren und die ersten Zeilen unseres Datasets betrachten. […]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":171156,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-171145","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/171145","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=171145"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/171145\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":224845,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/171145\/revisions\/224845"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/171156"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=171145"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=171145"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}