Hallo! Als Lieferant von NAN -Produkten habe ich mich mit einer Menge Daten in Pandas -Datenframes befasst, und ein lästiges Problem, das immer auftaucht, sind diese Nan -Werte. Sie wissen, diese kleinen Lücken, die Ihre gesamte Analyse durcheinander bringen können, wenn Sie nicht aufpassen. In diesem Blog werde ich einige Tipps geben, wie man mit diesen "Nan" -Werten wie einem Profi umgeht.
Lassen Sie uns zunächst darüber sprechen, was „Nan“ tatsächlich bedeutet. "Nan" steht für "nicht eine Nummer", und es ist im Grunde genommen Pandas -Art zu sagen, dass in Ihrem Datenrahmen fehlende oder ungültige Daten vorhanden sind. Dies kann aus allen möglichen Gründen passieren - möglicherweise wurden die Daten möglicherweise nicht ordnungsgemäß gesammelt oder es gab einen Fehler in der Dateneingabe. Was auch immer die Ursache sein mag, Nan -Werte können wirklich einen Schraubenschlüssel in Ihre Datenanalyse werfen. Daher ist es wichtig zu wissen, wie man mit ihnen umgeht.
Eine der einfachsten Möglichkeiten, um mit den Nan -Werten umzugehen, besteht darin, sie einfach fallen zu lassen. Pandas hat eine sehr praktische Methode genanntfallen ()dass Sie alle Zeilen oder Spalten, die "Nan" -Werte enthalten, loswerden können. Hier ist ein Beispiel:
import pandas as pd import numpy as np # Create a sample DataFrame with 'nan' values data = { 'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8], 'col3': [9, 10, 11, np.nan] } df = pd.DataFrame(data) # Drop rows with 'nan' values df_droppped_rows = df.dropna () # Drop -Spalten mit 'nan' Werten df_droppped_cols = df.dropna (axis = 1)Im obigen Code,fallen ()Ohne Argumente fallen Zeilen ab, die mindestens einen Nan -Wert enthalten. Wenn Sie bestehenAchse = 1Es wird stattdessen Spalten fallen. Diese Methode ist großartig, wenn Sie viele Daten haben und die NAN -Werte relativ selten sind, kann aber auch zu einem signifikanten Datenverlust führen, wenn viele Nan -Werte vorhanden sind.
Eine andere Option besteht darin, die Nan -Werte mit einem bestimmten Wert zu füllen. Pandas hat eine Methode genanntFüllen ()dass Sie dies tun können. Sie können die NAN -Werte mit einem konstanten Wert, dem Mittelwert, dem Median oder dem Modus der Spalte oder sogar dem vorherigen oder nächsten Wert in der Spalte füllen. Hier sind einige Beispiele:
# Fill 'nan' values with a constant value df_filled_constant = df.fillna(0) # Fill 'nan' values with the mean of the column df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) # Fill 'nan' values with the previous value in the column df_filled_prev = df.fillna(method='ffill') # Fill 'nan' values with the next value in Die Spalte DF_FILLED_NEXT = DF.FILLNA (Methode = 'BFILL'))Das Füllen der NAN -Werte kann eine gute Möglichkeit sein, Ihre Daten zu erhalten. Sie müssen jedoch vorsichtig sein, mit welchem Wert Sie sie ausfüllen. Die Verwendung des Mittelwerts oder der Median kann gut funktionieren, wenn die Daten normal verteilt sind. Es ist jedoch möglicherweise nicht angemessen, wenn die Daten viele Ausreißer aufweisen.
Wenn Sie sich mit Zeitreihendaten befassen, möchten Sie möglicherweise die Interpolation verwenden, um die NAN -Werte zu füllen. Die Interpolation ist eine Methode zur Schätzung von Werten zwischen bekannten Datenpunkten. Pandas hat eine Methode genanntinterpolieren()dass Sie dies tun können. Hier ist ein Beispiel:
# Interpolat 'nan' Werte df_interpolated = df.interpolat ()Die Interpolation kann eine großartige Möglichkeit sein, "Nan" -Werte in Zeitreihendaten zu füllen, da dies den Trend der Daten berücksichtigt. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Interpolation nur eine Schätzung ist und die tatsächlichen Werte unterschiedlich sein könnten.
Lassen Sie uns nun über einige fortgeschrittenere Techniken zum Umgang mit Nan -Werten sprechen. Ein Ansatz besteht darin, Algorithmen für maschinelles Lernen zu verwenden, um die fehlenden Werte vorherzusagen. Sie können ein Modell auf den nicht-missigen Daten trainieren und es dann verwenden, um die NAN-Werte vorherzusagen. Dies kann eine genauere Möglichkeit sein, die NAN -Werte zu füllen, aber es erfordert auch mehr Rechenressourcen und Fachwissen.
Ein anderer Ansatz ist die Verwendung mehrerer Imputation. Eine multiple Imputation ist eine statistische Technik, bei der mehrere Kopien des Datenrahmens erstellt werden, die NAN -Werte in jeder Kopie mithilfe einer anderen Methode gefüllt und dann die Ergebnisse kombinieren. Dies kann dazu beitragen, die Verzerrung und Unsicherheit zu verringern, die mit der Befüllung der NAN -Werte verbunden sind.
Nach meiner Erfahrung als NAN -Lieferant habe ich festgestellt, dass eine Kombination dieser Techniken normalerweise am besten funktioniert. Zum Beispiel könnte ich zunächst Zeilen oder Spalten mit einer großen Anzahl von NaN -Werten fallen lassen und dann die verbleibenden "Nan" -Werte unter Verwendung einer Kombination von konstanten Werten, dem Mittelwert und der Interpolation füllen. Und wenn ich eine genauere Schätzung benötige, kann ich maschinelles Lernen oder mehrfache Imputation verwenden.
Bevor ich abgeschlossen bin, möchte ich ein paar Produkte erwähnen, die für Sie von Interesse sein könnten. Wenn Sie in der Druckbranche sind, möchten Sie vielleicht auscheckenFarbstoff -Sublimationstinte. Es ist eine hochwertige Tinte, die sich perfekt zum Drucken einer Vielzahl von Materialien eignet. Und wenn Sie in der Pharmaindustrie sind, interessieren Sie sich möglicherweise fürFlorfenicol Cas Nr.: 73231-34-2UndOxytetracyclinhydrochlorid HCl Cas Nr.: 2058-46-0. Dies sind beide API -pharmazeutische Rohstoffe, die bei der Herstellung von Antibiotika weit verbreitet sind.
Wenn Sie an einem unserer NAN -Produkte interessiert sind oder Fragen zur Behandlung von NAN -Werten in Ihren Daten haben, zögern Sie nicht, sich nach einer Beschaffungsdiskussion zu wenden. Wir helfen immer gerne weiter!
Referenzen:
- McKinney, W. (2012). Python zur Datenanalyse: Daten mit Pandas, Numpy und Ipython. O'Reilly Media.
- Vanderplas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Wesentliche Tools für die Arbeit mit Daten. O'Reilly Media.