Hé! A NAN termékek szállítójaként gyakran kérdezem, hogyan lehet az adatokat a „NAN” értékekkel ábrázolni. A „Nan”, amely a „nem szám” című részét jelenti, valódi fájdalom lehet a nyakban, amikor megpróbálja megérteni az adatait. De ne aggódj, van néhány tippem és trükköm, amelyek segítenek kezelni ezeket a bosszantó értékeket, és fantasztikus vizualizációkat készítenek.
Először beszéljünk arról, hogy miért jelennek meg a „NAN” értékek elsősorban. Egy csomó ok miatt jelentkezhetnek. Lehet, hogy hiba történt az adatgyűjtés során, például egy érzékelőhibálást vagy hiányzó bejegyzést egy táblázatban. Vagy talán az adatok egyszerűen nem léteznek egy adott megfigyeléshez. Például, ha adatokat gyűjt az emberek magasságáról, és néhány ember nem akarta megosztani ezt az információt, akkor ezek az értékek „NAN” lenne.
Most, amikor az adatok „NAN” értékekkel való megjelenítésére van szükség, az első lépés az, hogy kitaláljuk, mit kell tenni velük. Van néhány általános megközelítés.
Az egyik lehetőség az, ha egyszerűen eltávolítja a „NAN” értékeket tartalmazó sorokat vagy oszlopokat. Ez gyors és egyszerű javítás lehet, különösen, ha van egy nagy adatkészlet, és a „NAN” értékek száma viszonylag kicsi. Ugyanakkor óvatosnak kell lennie ezzel a módszerrel. Az adatok eltávolítása torzíthatja az eredményeket, és hamis képet adhat arról, hogy mi történik. Például, ha az értékesítési adatokat elemzi, és az összes sorot eltávolítja a 'NAN' értékekkel, akkor hiányozhat a hiányzó bejegyzésekkel kapcsolatos fontos trendek vagy minták.
Egy másik megközelítés az, hogy a „Nan” értékeket valami mással töltsük ki. Használhatja a rendelkezésre álló adatok átlag-, mediánját vagy módját. Például, ha a hőmérséklet -adatkészletet vizsgálja, és van néhány „NAN” érték, akkor kiszámíthatja a nem - NAN -értékek átlagos hőmérsékletét, és ezt felhasználhatja a kitöltés kitöltésére. Ez elősegítheti az adatok simítását, és megkönnyítheti a megjelenítést. De megint ez nem tökéletes megoldás. Az összefoglaló statisztikák használata a „NAN” értékek kitöltésére is torzíthatja adatait, különösen, ha az adatok sok variabilitást mutatnak.
Használhat fejlettebb technikákat is, például az interpolációt. Az interpoláció magában foglalja a hiányzó értékek becslését a környező adatpontok értékei alapján. Például, ha van egy idő - sorozatú adatkészlet a 'NAN' értékekkel, akkor lineáris interpolációt használhat annak becslésére, hogy milyen értékeknek kell lenniük azokban a hiányzó időpontokban. Ez lehet a pontosabb módszer a „NAN” értékek kezelésére, de összetettebb és időigényesebb is lehet.
Miután eldöntötte, mit kell tenni a „NAN” értékekkel, itt az ideje, hogy elkezdje megjeleníteni az adatokat. Rengeteg eszköz van odakint, amelyek segíthetnek nagyszerű vizualizációk létrehozásában. Néhány népszerűek közé tartozik a Python könyvtárak, például a Matplotlib és a SeaRAn, valamint az R csomagok, mint például a GGPLOT2.
Tegyük fel, hogy van egy adatkészlet a termékértékesítésről az idő múlásával, és van néhány „NAN” érték. Úgy döntött, hogy kitölti a „NAN” értékeket a medián értékesítési összeggel. Most egy vonaldiagramot szeretne létrehozni az értékesítési trend bemutatására. A Python -i Matplotlib segítségével megtehetsz ilyesmit:
Import Matplotlib.Pyplot mint PLT Import Pandas PD # Tegyük fel, hogy az 'adatok' az Ön adatkerete értékesítési adatokkal = pd.read_csv ('sales_data.csv') # töltsön ki a 'nan' értékeket medián adatokkal ['értékesítés' = dátum [']. PLT.XLABEL ('DATE') PLT.YLABEL ('Sales') PLT.Title ('Termékértékesítés idővel') PLT.Show ()Ez a kód az értékesítési adatokban egy CSV -fájlból olvasható, kitölti a „NAN” értékeket a medián értékesítési összeggel, majd létrehoz egy egyszerű vonaldiagramot az értékesítési tendencia időbeli megjelenítéséhez.
Ha érdekli a bonyolultabb vizualizációk, például a szórási grafikonok vagy a sávdiagramok, ezek az eszközök is kezelhetik ezeket. Például, ha van olyan adatkészlet, amely összehasonlítja a termékek különböző értékesítését és vevői besorolását, és vannak néhány „NAN” érték a besorolási oszlopban, akkor létrehozhat egy szórási diagramot, hogy megnézze, van -e kapcsolat az értékesítés és a minősítés között.
Most szeretnék megemlíteni néhány terméket, amelyet a cégünkben kínálunk. Van néhány nagyon jó XPON ONU eszközünk. Nézze meg aXpon onu 4ge wifi5 ac1200- Kiváló eszköz a nagysebességű internet -hozzáféréshez a beépített - WI - FI 5 képességekkel. És ha szüksége van valamire több funkcióval, vessen egy pillantást aXon un 4ge catv edények wifi5 ac1200- Ez nemcsak az internet -hozzáférést biztosítja, hanem támogatja a CATV és a POTS kapcsolatokat is. A legújabb Wi -fi technológiában, aEz a tut 4ge voip barlang cati6az út az út. Nagy sebességű Wi - Fi 6 kapcsolatot kínál a VoIP és a CATV támogatás mellett.
Ha az ilyen típusú termékek piacán van, vagy bármilyen kérdése van az adatok „NAN” értékekkel való megjelenítésével kapcsolatban, ne habozzon elérni. Azért vagyunk itt, hogy segítsünk abban, hogy a lehető legtöbbet hozza ki az adatokból, és a megfelelő termékeket szerezze be az Ön igényeihez. Függetlenül attól, hogy egy kisvállalkozás -tulajdonos, aki javítani akarja az internetes infrastruktúrát, vagy egy adatelemző, aki megpróbálja megérteni a rendetlen adatokat, megvan az Ön számára a megoldások. Tehát kezdjünk el egy beszélgetést, és nézzük meg, hogyan tudunk együtt dolgozni!
Referenciák
- Vanderplas, J. (2016). Python Data Science kézikönyv: Alapvető eszközök az adatokkal való munkához. O'Reilly Media.
- Wickham, H. (2016). GGPLOT2: Elegáns grafika az adatok elemzéséhez. Springer.
