In Python erfolgt die Datenmanipulation mit der Bibliothek pandas, deren Dokumentation hier zugänglich ist:
Sie ermöglicht es, Datasets zu erstellen oder zu importieren, aber auch, sie zu manipulieren, bevor sie Modelle für das maschinelle Lernen anwenden.
Wenn wir einen Datensatz erhalten, müssen wir einige Änderungen vornehmen. Denn oftmals besitzen die Daten mehrere Fehler. Zum Beispiel kann es fehlende Daten geben (die oft für die Analyse benötigt werden). Es können auch vom Benutzer falsch eingegebene Daten vorliegen (falsch gesetzte Kommas, zu viele Nullen usw.).  Probleme treten auch mit dem Datentyp auf. Häufig sind Attribute (wie z. B. das Alter) im Textformat, während wir, um statistische Funktionen für dieses Attribut zu verwenden (wie z. B. den Altersdurchschnitt, die Standardabweichung oder Ähnliches zu bilden), die Daten dieses Attributs in das Zahlenformat umwandeln müssen.