คัมภีร์เทพ IT 7 Python Libraries ที่ช่วยให้การ Clean Data ทำได้ง่ายขึ้น

7 Python Libraries ที่ช่วยให้การ Clean Data ทำได้ง่ายขึ้น

20-พ.ค.-26

คัมภีร์เทพ IT

7 Python Libraries ที่ช่วยให้การ Clean Data ทำได้ง่ายขึ้น

ถ้าคุณเคยทำงานกับข้อมูลในโลกการทำงานจริง คงรู้ดีว่าเวลาที่ใช้ในการทำ Data Cleaning มักมากกว่าเวลาที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเสียอีก และหลายครั้ง ปัญหาก็ไม่ได้เกิดจาก Code แต่เกิดจากข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบตั้งแต่ต้นทาง บทความนี้จะพาไปรู้จัก 7 Python Libraries ที่ช่วยให้การ Clean Data ทำได้ง่ายขึ้น แม้ต้องเจอกับข้อมูลสุดป่วนมากแค่ไหนก็ตาม

1. CleverCSV — เมื่อไฟล์ CSV โกหกคุณ

ไฟล์ CSVs ส่วนใหญ่ ไม่ได้เป็นไฟล์ CSV ที่แท้จริง แต่มันเป็นไฟล์ CSVs ที่พยายามสร้างขึ้นมา

ไม่ว่าจะเป็น Delimiters ผิด, รูปแบบการใส่ Quote ไม่ตรงกัน หรือแม้แต่ รูปแบบ CSVs ปะปนกันหลายแบบ ซึ่งแม้ Pandas จะพยายามคาดเดา แต่หลายครั้งมันก็เดาผิด

CleverCSV จะใช้ Probabilistic Model ในการตรวจจับรูปแบบของ CSVs (Dialect) ที่แท้จริงของไฟล์

ทำไมมันถึงสำคัญ

มันสามารถจัดการ CSVs ที่มีโครงสร้างพัง ได้ดีกว่า Pandas ที่บางครั้งก็ทำข้อมูลเสียหายซะเอง
มันถูก Train มาจากไฟล์พัง ๆ นับพันไฟล์ ในโลกความเป็นจริง
มันช่วยลดเวลาที่ต้องมานั่ง Debug คำถามแนว “ทำไม Column มันถึงเลื่อน?” ในตอนตี 2

ถ้าคุณต้องทำงานกับข้อมูลจาก External Source บ่อย ๆ การเลือกใช้ Library นี้จะคุ้มค่าอย่างมากตั้งแต่ครั้งแรก

2. Frictionless — Data Cleaning แบบ Schema-First สำหรับงานจริงจัง

Developers ส่วนใหญ่มักจะ Clean Data หลังจากข้อมูลพังไปแล้ว แต่ Frictionless จะทำการเปลี่ยน Workflow ให้ใหม่ทั้งหมด

คุณควรกำหนดก่อนเลยว่า “ข้อมูลที่ถูกต้อง ควรจะมีหน้าตาเป็นยังไง” แล้วปล่อยให้ระบบเป็นคนตรวจสอบเอง

ทำไมสาย Data ถึงชอบมันมาก

มันจะช่วยทำให้ ทีมที่ส่งข้อมูลและทีมที่ใช้งานข้อมูล เข้าใจกติกาของข้อมูลที่ตรงกัน
มี Validation Report ที่อ่านง่ายสำหรับมนุษย์
มันถูกใช้งานจริงใน Open Data Pipeline และ Dataset ของภาครัฐ

ถ้าคุณมีข้อกังวลที่ว่า “Column นี้ห้ามเป็น Null เด็ดขาด” เจ้า Library นี้จะช่วยบังคับใช้กฎนั้นให้เอง (แบบไม่มีข้อยกเว้น)

3. PETL — Clean Data ได้โดยไม่กิน RAM อย่าง Pandas

โดยทั่วไป Pandas จะ Load ทุกอย่างเข้า Memory ซึ่งมันอาจจะดูโอเค จนกระทั่ง Dataset ของคุณมีขนาด 20GB

PETL ประมวลผลข้อมูลแบบ Stream แทนการ Load ข้อมูลทั้งหมดเข้ามาใน Memory ทีเดียว

ทำไมมันถึงถูกมองข้ามเกินไป

สามารถจัดการไฟล์ที่มีขนาดใหญ่ ๆ ได้สบายกว่า
รองรับการแปลงข้อมูลหลายขั้นตอนแบบต่อเนื่องได้
เหมาะมากกับ ETL Pipeline และ Cron Job

PETL ไม่ได้พยายามจะทำให้มันเองดูหวือหวา มันเพียงแค่ทำหน้าที่ของมันไปเงียบ ๆ และ Clean Data ได้อย่างเสถียร

4. Pandera — เขียน Assertion ให้ DataFrame ได้สักที

ในเมื่อคุณเขียน Test ให้ Code ของคุณ แล้วทำไมถึงไม่ลองเขียน Test ให้ข้อมูลบ้างล่ะ?

Pandera จะช่วยให้คุณกำหนดเงื่อนไขตรวจสอบ (Assertion) สำหรับ DataFrame ได้

ทำไมสิ่งนี้ถึงเป็นตัวเปลี่ยนเกมได้

มันช่วยตรวจจับข้อมูลผิดปกติที่อาจหลุดเข้าระบบโดยที่เราไม่ทันสังเกต ได้ตั้งแต่ต้น
มันช่วยระบุเงื่อนไขและความคาดหวังของข้อมูลไว้ได้อย่างชัดเจน
Integrate กับ CI Pipeline ได้เป็นอย่างดี

นี่คือความแตกต่างระหว่าง “หวังว่าข้อมูลจะ Clean” กับ “มั่นใจว่าข้อมูลนั้น Clean จริง ๆ”

5. Messytables — กู้ข้อมูลจากไฟล์ที่คุณไม่ควรแตะต้องตั้งแต่แรก

บางไฟล์ไม่ได้มี “โครงสร้างพัง” จนจัดการได้ยาก แต่มันคือไฟล์ Excel จากระบบเก่าที่อาจไม่มีคนดูแลแล้วด้วยซ้ำ

Messytables ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อรับมือกับความวุ่นวายแบบนั้นโดยเฉพาะ

จุดเด่นของมัน

ถูกออกแบบมาสำหรับข้อมูลตารางที่มีโครงสร้างไม่สมบูรณ์
สามารถจัดการกับ Header ที่หายไป หรือจำนวน Column ที่ไม่เท่ากันได้
ถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในงานข่าวเชิงข้อมูลและงานวิจัย

ถ้าไฟล์นั้นทำให้คุณเผลอคิดในใจว่า “ใครเป็นคนสร้างไฟล์นี้นะ?” เจ้า Library ตัวนี้จะเข้าใจความรู้สึกของคุณเป็นอย่างดี

6. Dedupe — ลบข้อมูลซ้ำแบบฉลาดกว่า .drop_duplicates()

การตรวจหาข้อมูลที่ซ้ำกันแบบตรงกันเป๊ะ อาจเป็นเรื่องง่าย แต่สำหรับข้อมูลที่ซ้ำกันในโลกการทำงานจริง มักจะไม่ได้ตรงกันมากขนาดนั้น

เช่น

“John Smith” Jon Smith”
“New York” NY”

Dedupe จะใช้ Machine Learning ในการระบุข้อมูลที่ซ้ำกัน ในเชิงของความน่าจะเป็น

ทำไมมันถึงเหนือกว่าเครื่องมืออื่น

เรียนรู้จาก Feedback ของคุณได้
รองรับการจับคู่ข้อมูลที่ใกล้เคียงกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
มันถูกใช้งานในระบบที่ต้องตรวจสอบและเปรียบเทียบข้อมูลจากหลายแหล่ง

นี่คือวิธีที่มืออาชีพใช้ในการ Clean ข้อมูลของลูกค้า และข้อมูลของ CRM ไม่ใช่แค่เรียกใช้ .drop_duplicates() เพียงอย่างเดียว

7. Datacompy — เชื่อได้ แต่อย่าลืมตรวจสอบด้วย

คุณเคยทำการ Merge Dataset แล้ว “คิดเอาเอง” ว่ามันน่าจะถูกแล้ว บ้างไหม?

Datacompy จะช่วยเปรียบเทียบ DataFrames ได้ละเอียดแบบเจาะลึกจนเหมือนนักสืบในทางนิติวิทยาศาสตร์

สิ่งที่มันช่วยบอกคุณได้

Row ไหนที่มีข้อมูลไม่ตรงกัน
Column ไหนมีข้อมูลเปลี่ยนไปจากเดิม
อะไรเปลี่ยนไป และเปลี่ยนเพราะอะไร

Library นี้สำคัญมากเวลาที่คุณต้อง

ย้าย Pipeline
ปรับปรุง ETL Pipeline
Audit ข้อมูลใน Production

ถ้าความถูกต้องของข้อมูล มีความสำคัญ (ที่จริง มันมีความสำคัญเสมอ) Library ตัวนี้คือสิ่งที่ขาดไม่ได้

สรุป

และนี่ก็เป็น 7 Python Libraries ที่ช่วยให้การ Clean Data ทำได้ง่ายขึ้น แม้การ Clean Data อาจไม่ใช่งานที่สนุกที่สุด แต่กลับเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดขั้นตอนหนึ่งของงานในสาย Data และ Libraries เหล่านี้อาจไม่ได้ถูกพูดถึงบ่อยเท่า Pandas แต่พวกมันก็สามารถช่วยลดเวลา ลดความผิดพลาด และทำให้ Workflow ของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อย่างชัดเจน ถ้าคุณต้องทำงานกับข้อมูลเป็นประจำ การมีเครื่องมือที่เหมาะสมก็อาจช่วยให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้นกว่าที่คิด

ที่มา: https://python.plainenglish.io/

รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert

อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ

บทความล่าสุด

บทความ IT เจ๋งๆ

7 Python Libraries ที่ช่วยให้การ Clean Data ทำได้ง่ายขึ้น

ประเภทบทความ