ChatGPT4：ノーコードでPythonデータ可視化 Pt.3[データ前処理]
以下のようなデータの前処理は、ChatGPT（Code interpreter）にお願いすると楽ですよぉ。
実施したデータの前処理
このデータは仮想データです。
数値（int, float）、16進数、カテゴリーが混在しています。
欠損値（NaN）もありますね。
このデータで、以下の前処理を行いました。
口頭（テキスト）指示だけ。。。これだけで？と拍子抜けしました。「〇〇して」と伝えているだけですが、詳しくは実行例をみてください。
16進数のデータ列を10進数に変換
データの70%以上がNaNの列は削除
カテゴリーデータの列をラベルエンコーディング（0,1,2…）
実行例
最後に
例えば、以下のように一度にあれもこれも指示をすると、Chatくんは一部の処理し忘れちゃうことがありますので、ひとつづつ前処理して ➡︎ データ確認… したほうがよさそうです。
データの70%以上がNaNの列は削除し、データが16進数の列があればすべての列を10進数に、NaNデータがあるデータ行は削除して、データフレームを書き出して下さい。
それにしても、これは楽やぁ😂。
全然 手間かかりません。
※ 欠損値の削除は、慎重にならないといけない時もありますね。
「欠損値の補完」は以下の記事の最後の方で触れてます。
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