Hallo zusammen, ich bin eine CSV-Datei. Geboren wurde ich in einem Erfassungsprogramm im Labor, mit chaotischer Struktur, willkürlichen Feldnamen und so manchem fehlenden Wert, der in mir schlummert. Heute möchte ich von meiner Reise erzählen – denn jede Station meiner Geschichte könnte genau der Datensatz sein, vor dem du gerade sitzt und grübelst.
Erste Station: Check-up
Als ich bei muchsci ankam, haben die Mitarbeitenden nicht sofort an mir herumgeschraubt, sondern zuerst ein pandas-Datenprofil von mir erstellt: welche Felder es gibt, wie die Verteilung jedes Felds aussieht und in welchen Spalten sich fehlende Werte verstecken. Ehrlich gesagt hatten das meine bisherigen Besitzer nie gemacht – sie legten immer sofort Hand an und merkten erst auf halber Strecke, dass das Problem ganz am Anfang lag.
Erst diagnostizieren, dann behandeln – das war die erste Lektion, die ich auf dieser Reise gelernt habe.
Zweite Station: Duschen
Nachdem der Check-up-Bericht fertig war, kam das Bereinigungsskript zum Einsatz: fehlende Werte behandeln, Formate vereinheitlichen, Stapelverarbeitung in einem Rutsch. Aus mir, einst ein chaotisches Durcheinander, wurde eine saubere Tabelle mit ordentlichen Feldern und korrekten Typen. Auf dieser Station musste mein Besitzer keine einzige Zeile Code schreiben – muchsci führt Python-Skripte aus, und mit solcher Fleißarbeit beim Bereinigen kennt es sich aus.
Dritte Station: Make-up
Sauber war ich nun, aber im Paper konnte ich nicht ungeschminkt auftreten. Die Diagrammfunktionen von muchsci wurden auf dieser Station voll ausgefahren: Aus 8 Diagrammtypen wurde derjenige ausgewählt, der am besten zu meiner Datenstruktur passt; bei mehreren Ergebnisgruppen wurde zu einem Mehrtafel-Layout zusammengesetzt, sodass ein großes Bild alle Schlussfolgerungen zeigt; geht es an eine Fachzeitschrift? Ausgabe nach Spaltenbreite der Zeitschrift, als SVG-Vektorformat, beim Skalieren nicht unscharf – Vorgaben wie die 88-mm-Spaltenbreite von Nature sind hier Standard.
Vor der Endstation: Befehlserinnerungen
Mein Besitzer steuert mich inzwischen mit drei Sätzen:
• „Erstelle ein Profil für diesen Datensatz und liste Feldverteilungen und fehlende Werte auf“ – mein Check-up-Bericht;
• „Bereinige diesen Datensatz, erstelle drei Diagramme und gib sie als PNG aus“ – meine Verwandlungsgeschichte;
• „Stelle diese Ergebnisgruppe als Mehrtafel-Diagramm dar und gib sie als SVG mit 88 mm Spaltenbreite aus“ – mein Bewerbungsfoto.
In Laborberichten für Kursprojekte, in Datenabbildungen für Gruppenbesprechungen und in Diagrammen für Abschlussarbeiten – in allen drei Kontexten war ich schon dabei. Wenn du auch einen Datensatz hast, der so chaotisch ist wie ich damals, dann versuche nicht gleich, ihn mit Gewalt zu ändern – lass ihn zuerst einen Check-up machen. Dass die Daten selbst klar erzählen, was sie durchgemacht haben, ist der erste Schritt, um einen Datensatz gut zu behandeln.