Pulirò, organizzerò e preparerò il tuo set di dati usando Python e Pandas
Sviluppatore Full Stack: Web, Automazione Python e Data Analytics
Informazioni su questo servizio
Il tuo dataset è disordinato, incoerente o pieno di errori di formattazione?
Non perdere ore a scorrere record corrotti, valori mancanti o colonne non corrispondenti. Pulirò, standardizzerò e preparerò i tuoi dataset in formati affidabili e strutturati pronti per analisi aziendale, report, dashboard o machine learning.
Usando Python (Pandas, NumPy) e tecniche moderne di data wrangling, mi assicuro che i tuoi dati siano accurati e pronti all’uso.
Cosa faccio:
Rimuovere record duplicati e pulire anomalie di formattazione
Gestire valori nulli e mancanti usando imputazione statistica
Correggere i tipi di dato (date, testo, numeri) e standardizzare gli schemi
Filtrare e trattare outlier statistici che distorcono i report
Unire, concatenare e ristrutturare dataset multi-tavola
Consegnare script Python riutilizzabili (.py / .ipynb) per l’automazione
Strumenti e formati:
Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, Excel
CSV, XLSX, XLS, JSON, Google Sheets
Perché lavorare con me:
Sanitizzazione dei dati ad alta precisione senza perdita di dati
Comunicazione chiara e riservatezza rigorosa dei dati
Sommario documentato delle modifiche fornito con la consegna
Per favore mandami un messaggio prima di effettuare l’ordine per controllare la struttura del tuo dataset!
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
quali strumenti usi?
Uso Python, Pandas, NumPy, Excel e altre librerie di data-wrangling
Puoi pulire dataset di grandi dimensioni?
Sì, posso processare file di grandi dimensioni e fornire risultati veloci e ottimizzati
Puoi automatizzare il processo di pulizia?
Sì, posso fornire uno script Python in modo che tu possa riutilizzare la pulizia in qualsiasi momento
E se il mio dataset è riservato?
I tuoi dati sono al 100% al sicuro e non saranno condivisi
Puoi sistemare formule o errori di Excel?
Assolutamente posso riparare formule, formattazione e struttura.
