数据清洗和数据预处理是机器学习项目中的基础步骤，涉及诸如删除空值、处理异常值、特征编码等多个环节。数据清洗工作非常耗时且繁琐，需要极大的耐心。据最近的一项调查显示，数据科学家将近60%的时间都花在了数据清洗上。不能忽视这一步骤，因为不能将混乱的数据输入机器学习模型，否则无法获得有用的洞见。
有许多工具和库可以帮助处理混乱的数据，节省开发者的时间。本文将介绍一些实用的Python库和工具，让立即开始吧！
Dora是一个旨在改进探索性数据分析的库，这是一个特别困难的任务。它试图自动化那些需要大量时间的单调任务。该库提供了许多功能，对于特征提取、数据清洗、特征选择、可视化等都非常有用。此外，它还有助于数据的版本控制和数据分区以进行模型验证。
这个库使用了scikit-learn、pandas和matplotlib。这个库的目标是为探索性数据分析添加额外的功能。这个库是由Nathan Epstein创建的。
pip install Dora
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作为Python用户/开发者，可能经常遇到管理日期和时间格式转换到其他时区格式的困难。通常使用手动构建的函数来处理天、小时、分钟等。可能会使用许多库，如datetime、time、dateutil等，这些库需要编写大量的额外代码。想象一下，如果学习一个单一的库，它提供了所有重要的库功能，最重要的是，它提供了额外的功能，使代码更少。Arrow就是这样一个Python库，它处理日期和时间。
它通过编写更少的代码和更少的导入来帮助处理日期和时间。它有一个智能的模块API，可以处理许多常见场景。
pip install –U arrow
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DataFrames非常强大，但它们不会产生需要向首席展示的那种表格。PrettyPandas利用Pandas Style API将DataFrames转换为美观的可呈现表格。制作大纲，添加样式，并设计数字、部分和列。特别奖励：强大，易于理解的文档。
pip install prettypandas
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这是一个开源的Python库，对于自动化数据清洗工作非常有用，即自动化任何机器学习项目中最耗时的任务。它建立在Pandas DataFrame和scikit-learn数据预处理功能之上。这个库相当新，也非常被低估，但它值得一看。这个库的创建者不断更新新功能。
pip install datacleaner
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这是一个免费的开源Python库，用于从自由文本中删除个人身份信息(PII)。一般来说，在金融和医疗保健领域，数据科学家必须匿名化数据。有时不这么做。这个包使从自由内容中完美地清理接近个人数据变得简单，而不会危及试图保护的个人的安全性。
pip install scrubadub
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这是一个开源的Python库，有助于处理URL和电子邮件地址。基本库用于清理和美化URL模式、域等。库协助清理Unicode、特殊字符和不必要的重定向设计，从URL中提供干净的数据。
pip install beautifier
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这是一个免费且开源的Python库，用于通过一个函数调用来打印小表格，并且它自己处理所有格式化。它方便于使表格更易于阅读，具有数字格式化、标题、列对齐到小数点等。
pip install tabulate
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在这篇文章中，介绍了2021年用于机器学习的Python数据清洗库的前7名。希望能从这篇博客中学到一些东西，这对项目来说是最好的。感谢阅读和耐心。祝好运！