Работа с липсващи стойности в Python: Кратко ръководство
Липсващите данни са често срещано предизвикателство при анализа на данни. Нека проучим как да обработваме липсващи стойности в Pandas DataFrame с помощта на Python. Ето някои техники за попълване на липсващи стойности:
1. Попълване на непрекъснати данни:
Когато работите с непрекъснати числови данни, важно е да попълните липсващите стойности по подходящ начин. Ето как да попълните липсващите стойности в колона, наречена column_name, като използвате както средната, така и медианата:
Обяснение:
– Функцията .fillna() се използва за заместване на липсващи стойности в конкретна колона.
– .mean() изчислява средната стойност на колоната, която се използва за попълване на липсващите стойности.
- .median() изчислява медианата на колоната, друга опция за попълване на липсващи стойности.
- inplace=True гарантира, че промените се правят директно в DataFrame.
2. Попълване на категорични липсващи променливи (недвоични):
За категориални данни с недвоични стойности попълването на липсващи стойности с най-честата категория често е добър подход:
Обяснение:
- .value_counts() брои срещанията на всяка уникална стойност в колоната.
- .index[0] извлича индекса (най-често срещаната категория) на първия елемент в стойността.
3. Попълване на липсващи двоични колони:
За двоични колони попълването на липсващи стойности с режима (най-често срещаната стойност) е подходящ подход:
Обяснение:
- .mode() връща режима на колоната, което е най-често срещаната стойност.
- .mode()[0] има достъп до първия елемент на режима (модалната стойност).
Не забравяйте, че изборът на стратегия за попълване зависи от естеството на вашите данни и анализа, който извършвате. Ефективното боравене с липсващи стойности е от решаващо значение за гарантиране на целостта и надеждността на вашите резултати. Приятно кодиране!
