Szia! A kiváló minőségű nan szállítójaként (nem egy tipikus kifejezés, de lássuk ezt a blogot), láttam, hogy részem van az adat-előfeldolgozási folyamatokból és a gyakran felbukkanó bosszantó „nan” értékekből. Tehát ebben a blogban végigvezetem Önt, hogyan kezelje profiként ezeket a „nan” értékeket.
Először is, értsük meg, mik a „nan” értékek. A „Nan” a „Not a Number” rövidítése. Ez egy speciális lebegőpontos érték, amely meghatározatlan vagy nem ábrázolható értéket jelent a numerikus számításokban. Ezeket a „nan” értékeket különféle okokból megtalálhatja az adatkészletekben. Lehetséges, hogy hiba történt az adatgyűjtés során, például az érzékelő hibája, vagy a felhasználó elfelejtett beírni egy értéket. Vagy talán volt olyan számítás, amely érvénytelen műveletet eredményezett, például osztást nullával.
Nos, miért olyan fontos a „nan” értékek kezelése? Nos, a legtöbb gépi tanulási algoritmus és adatelemző eszköz nem képes kezelni a „nan” értékeket. Vagy hibát dobnak, vagy pontatlan eredményeket adnak. Tehát a „nan” értékek kezelése az adat-előfeldolgozási folyamat döntő lépése.
1. A „nan” értékek azonosítása
A „nan” értékek kezelésének első lépése az azonosításuk. A Pythonban, ha olyan könyvtárakat használ, mint a Pandas, ez rendkívül egyszerű. Használhatja aisnull()vagyvan()mód. Például:
import panda as pd import numpy as np data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)Ez a kód létrehoz egy DataFrame-et néhány „nan” értékkel, majd létrehoz egy logikai maszkot, amely megmutatja, hol vannak a „nan” értékek.
2. A „nan” értékek eltávolítása
A „nan” értékek kezelésének egyik legegyszerűbb módja, ha egyszerűen eltávolítjuk őket. A Pandákban használhatja acsepp()módszer.
tiszta_df = df.dropna() print(clean_df)Ezzel eltávolítja a „nan” értékeket tartalmazó sorokat. Ennek a megközelítésnek azonban megvannak a maga hátrányai. Ha sok „nan” értéke van, akkor jelentős mennyiségű adatot veszíthet. És ha a „nan” értékek nem véletlenszerűen vannak elosztva, torzítást vezethet be az adatkészletbe.
3. A 'nan' Valuees festmény
Az imputáció egy kifinomultabb módja a „nan” értékek kezelésének. A „nan” értékekkel rendelkező adatpontok eltávolítása helyett becsült értékekkel kell helyettesíteni őket.
Átlag/Medián/Mód imputáció
Numerikus oszlopok esetén a „nan” értékeket lecserélheti az oszlop átlagára, mediánjára vagy módozatára.
mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Ez a kód lecseréli a „nan” értékeket a „col1” oszlopban az oszlop átlagára. Az átlagos imputálás gyors és egyszerű, de csökkentheti az adatok eltérését. A medián imputáció jobb megoldás, ha az adatok kiugró értékeket tartalmaznak, mivel a mediánt kevésbé befolyásolják a szélsőséges értékek.
Kategorikus oszlopokhoz használhatja a módot (a leggyakoribb érték).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpoláció
Az interpoláció egy másik módja a „nan” értékek imputálásának, különösen az idősoros adatok esetében. A Pandák egyinterpolál()módszer.
df = pd.DataFrame({'érték': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['érték'].interpolate() print(df)Ez a módszer a hiányzó értékeket a szomszédos adatpontok értékei alapján becsüli meg.
4. Speciális technikák használata
Vannak fejlettebb technikák is a „nan” értékek kezelésére, mint például gépi tanulási algoritmusok használata a hiányzó értékek előrejelzésére. Használhat például egy döntési fát vagy egy véletlenszerű erdőt a „nan” értékek előrejelzésére az adatkészlet egyéb jellemzői alapján.
Termékeink és azok illeszkedése
Nan-beszállítóként tudom, hogy a tiszta és megbízható adatok birtoklása elengedhetetlen a megalapozott döntések meghozatalához. Ezért termékeinket úgy terveztük, hogy zökkenőmentesen működjenek együtt az Ön adat-előfeldolgozási folyamataival. Akár egy kis léptékű projekten, akár egy nagyszabású vállalati alkalmazáson dolgozik, nan termékeink segíthetnek a „nan” értékek hatékonyabb kezelésében.
És ha már a kapcsolódó termékekről beszélünk, néhány nagyszerű XPON ONU eszközt is kínálunk. Tekintse meg ezeket a csodálatos termékeket:
- A LONDS 4GE VOIP CATV WIFI5 AC1200
- XPON ONU 4GE 1POTS WiFi6 AX3000 CATV USB3.0
- GPON ONU 4GE VOIP AC WIFI CATV USB2.0
Ezeket az eszközöket úgy tervezték, hogy nagy sebességű és megbízható kapcsolatot biztosítsanak, ami elengedhetetlen az adatgyűjtéshez és elemzéshez.
Vásárlásért forduljon hozzánk
Ha érdekli a nan termékeink vagy bármely XPON ONU eszköz, szívesen hallunk róla. Ha kérdése van termékeinkkel kapcsolatban, árajánlatra van szüksége, vagy egyedi megoldást szeretne megbeszélni, ne habozzon kapcsolatba lépni velünk. Azért vagyunk itt, hogy segítsünk Önnek a legtöbbet kihozni adataiból, és biztosítsuk az adat-előfeldolgozási folyamatok zökkenőmentes működését.
Hivatkozások
- VanderPlas, J. (2016). Python Data Science kézikönyv: Alapvető eszközök az adatokkal való munkavégzéshez. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python az adatelemzéshez: adatviszály Pandákkal, NumPy-val és IPython-nal. O'Reilly Media.
