Pulirò, convaliderò e formatterò i tuoi dati CSV
Strumenti Python e Pulizia dei Dati
Informazioni su questo servizio
Trasforma un CSV disordinato in un file pulito e coerente con un chiaro resoconto delle modifiche apportate.
Questo servizio di base copre UN CSV con fino a 100 righe di dati e 20 colonne, utilizzando fino a TRE regole di pulizia specificate.
Esempi: rimuovere spazi indesiderati; standardizzare un formato di data o numero concordato; eliminare duplicati usando la chiave scelta; segnalare valori mancanti o non validi.
Ricevi:
- Il CSV pulito
- Un rapporto sui problemi con le righe interessate e le motivazioni
- Un riepilogo delle regole applicate e dei conteggi delle righe
Il tuo file originale viene conservato. I valori ambigui vengono segnalati, non indovinati. Le righe che sembrano uguali vengono rimosse solo secondo la regola di duplicato concordata.
Fornisci il file, i nomi delle colonne, le regole e un esempio del risultato desiderato. Rimuovi password e informazioni personali o riservate non necessarie. Contattami con un esempio non sensibile prima di ordinare se il scope non è chiaro.
Include un ciclo di correzione contro l'input e le regole concordate. Web scraping, arricchimento di contatti, formule Excel complesse, dataset più grandi e script riutilizzabili richiedono un preventivo separato.
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa si intende per regola di pulizia?
Una trasformazione o convalida specifica, come rimuovere spazi selezionati, convertire una colonna di data in un formato concordato o eliminare duplicati usando una chiave definita. Il pacchetto di base copre fino a tre regole su un CSV, con fino a 100 righe di dati e 20 colonne.
Pulirai dati mancanti?
Solo quando fornisci una fonte affidabile o una regola esplicita che determina il valore. Altrimenti, lo segnalo nel rapporto sui problemi; non invento fatti mancanti.
Puoi consegnare file Excel o uno script riutilizzabile?
Questo pacchetto consegna CSV e un rapporto conciso. Lavori specifici su Excel e automazioni riutilizzabili possono essere quotati separatamente dopo aver esaminato un esempio non sensibile.
Cosa copre una revisione?
Un ciclo di correzione contro le regole e l'input originali concordati. Nuovi dataset, regole aggiuntive o una specifica di output modificata richiedono un scope separato.
