Czyszczenie i analiza danych z użyciem Pandas – obliczanie BMI

Czyszczenie danych w Pandas – praktyczne zadanie z kursu

W ramach mojego kursu Data Scientist miałem okazję zmierzyć się z zadaniem, które doskonale pokazuje, jak wiele można wyciągnąć z pozornie chaotycznych danych. Otrzymałem plik CSV, który wymagał kompleksowego przygotowania do dalszej analizy. Celem było nie tylko uporządkowanie danych, ale również wyciągnięcie z nich wartościowych informacji.

Zakres zadania obejmował:

• usunięcie duplikatów,
• rozdzielenie kolumny Name na Imię i Nazwisko,
• uzupełnienie braków danych,
• zmianę nazw kolumn na polskie odpowiedniki (Age → Wiek, Height → Wzrost, itd.),
• dodanie kolumny BMI z automatycznym przeliczeniem na podstawie wzoru:
• BMI = Waga / (Wzrost / 100)^2,
• posortowanie całej tabeli względem wartości BMI malejąco,
• zapisanie gotowego zbioru danych do pliku CSV.

Co było wyzwaniem?

Najwięcej uwagi wymagało oczyszczenie danych z błędów logicznych i braków, które często są niezauważalne na pierwszy rzut oka. Niektóre wiersze zawierały puste pola, a część danych była niespójna. Skorzystałem z funkcji biblioteki Pandas takich jak drop_duplicates(), fillna(), apply() czy sort_values(), by całość uporządkować.

Efekt końcowy:

Po zakończeniu zadania uzyskałem uporządkowany zbiór danych zawierający 1000 rekordów. Każdy wpis zawiera kompletne dane demograficzne oraz wartość wskaźnika BMI. Dzięki posortowaniu, możliwa jest szybka identyfikacja osób o najwyższym wskaźniku – co w realnym zastosowaniu może mieć znaczenie np. w analizie zdrowotnej lub planowaniu działań prewencyjnych.

Co to mówi o mojej pracy?

To zadanie świetnie pokazuje, jak analiza danych zaczyna się od solidnych podstaw. Nawet najbardziej zaawansowane algorytmy nie mają sensu, jeśli dane są zanieczyszczone lub błędne. Dlatego tak duży nacisk kładę na jakość i strukturę informacji, z którymi pracuję. Umiejętność sprzątania danych to pierwszy krok do tworzenia skutecznych agentów AI oraz automatyzacji procesów biznesowych.