Data Processing
Remplir le tableau avec une valeur de l'indice de début à la fin en utilisant lodash _.fill
fill-arrayData Processing
Mettre à l'échelle et normaliser les caractéristiques en utilisant diverses méthodes pour le prétraitement d'apprentissage automatique et la standardisation des données
feature-scalerData Processing
Supprime les N premiers éléments du tableau en utilisant lodash _.drop
drop-itemsData Processing
Supprime les N derniers éléments d'un tableau avec lodash _.dropRight
drop-right-itemsData Processing
Supprime les éléments du tableau tant que le prédicat est vrai en utilisant lodash _.dropWhile
drop-whileData Processing
Extrait et valide les configurations style .env KEY=VALUE avec détection des clés en double et espaces/guillemets suspects
env-parserData Processing
Supprimer les colonnes en double des données CSV avec des stratégies de détection flexibles. Parfait pour nettoyer les ensembles de données, éliminer les informations redondantes et optimiser la structure des données.
duplicate-column-removerData Analysis
Analyse complète de distribution de données avec tests de normalité, détection de valeurs aberrantes et évaluations d'adéquation
distribution-analyzerData Analysis
Detecte le desequilibre de classes dans un dataset CSV ou JSON, compare les strategies et previsualise un jeu equilibre
dataset-imbalance-detector-resamplerData Analysis
Profile des jeux CSV ou JSON pour detecter manquants, doublons, derive de format, types et outliers.
dataset-quality-profilerData Processing
Applique des valeurs par defaut profondes avec lodash _.defaultsDeep
defaults-deepData Processing
Applique des valeurs par defaut avec lodash _.defaults
defaults-object