Как найти процент значений «NAN» в наборе данных?

Поиск процента значений «NAN» (не число) в наборе данных является важным шагом в предварительной обработке и анализе данных. Как поставщик высококачественных продуктов, связанных с сетевыми устройствами, включаяXPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44ВXPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4, иXpon onu 4ge wifi5 ac1200Я понимаю важность точной обработки данных в различных областях. В этом блоге я поделюсь некоторыми практическими методами для расчета процента значений «NAN» в наборе данных.

Понимание значения ценностей «НАН»

Прежде чем погрузиться в методы расчета, важно понять, почему значения «NAN» имеют значение. В анализе данных значения «NAN» могут представлять отсутствующие данные, ошибки в сборе данных или значения, которые не применимы. Игнорирование этих значений может привести к неточным статистическим результатам, смещенным моделям и ненадежным прогнозам. Например, в наборе данных продаж значения «NAN» могут указывать на пропущенные показатели продаж для определенных продуктов или периодов времени. Если эти значения не учитываются должным образом, общий анализ продаж может вводить в заблуждение.

Предварительные условия

Чтобы рассчитать процент значений «NAN», вам понадобится набор данных и язык программирования с возможностями манипулирования данными. Python является популярным выбором из -за своих обширных библиотек, таких как Pandas и Numpy. Вот шаг - по -шаг -руководство о том, как выполнить этот расчет с помощью Python.

Шаг 1: импортировать необходимые библиотеки

Во -первых, вам нужно импортировать библиотеки Pandas и Numpy. Pandas используется для манипулирования и анализом данных, в то время как Numpy обеспечивает поддержку больших многоэтажных массивов и матриц.

импортировать панды как PD импортировать Numpy в качестве NP

Шаг 2: Загрузите набор данных

Предположим, что у вас есть набор данных в файле CSV. Вы можете загрузить его, используяread_csvфункция в пандах.

data = pd.read_csv ('your_dataset.csv')

Шаг 3: Рассчитайте общее количество значений в наборе данных

Чтобы рассчитать процент значений «NAN», вам сначала нужно знать общее количество значений в наборе данных. Вы можете использоватьразмерАтрибут данных Data.

GPU-11GN-V-R GPU-13GN-V

total_values = data.size

Шаг 4: Рассчитайте количество значений «NAN»

Pandas предоставляет удобный способ подсчитать количество значений «NAN» в DataFrame. Вы можете использоватьон ()метод создания логической маски, а затем подвести итог всехИстинныйценности.

nan_values = data.isna () sum () sum ().

Шаг 5: Рассчитайте процент значений «NAN»

Теперь, когда у вас есть общее количество значений и количество значений «NAN», вы можете рассчитать процент.

Процент_NAN = (NAN_VALUES / TOTLE_VALUES) * 100 PRINT (F «Процент значений 'NAN' в наборе данных {процент_нан}%")

Обработка различных структур данных

Приведенный выше метод хорошо работает для табличных данных в DataFrame Pandas. Однако, если вы работаете с массивом Numpy, процесс немного отличается.

Импорт numpy как np # создать образец массивов Numpy Array = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # Рассчитайте общее количество элементов total_elements = массив # Рассчитайте количество «NAN». = (NAN_ELEMENTS / TOTLE_ELEMENTS) * 100 PRINT (F «Процент значений 'nan' в массиве Numpy составляет {процент _nan_array}%")

Визуализация значений «Нан»

Визуализация может обеспечить лучшее понимание распределения значений «NAN» в наборе данных. Вы можете использовать библиотеки, такие как Matplotlib или Seaborn для создания тепловых карт или барных схем.

Импортируйте Seaborn как SNS -импорт matplotlib.pyplot как plt # Создать тепловую карту «nan» значений sns.heatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ('распределение значений NAN') plt.show ()

Работа с высоким процентом значений «NAN»

Если процент значений «NAN» высок, вам нужно решить, как справиться с ними. Некоторые общие стратегии включают:

Удаление рядов или столбцов: Если строка или столбец имеет большое количество значений «NAN», вы можете рассмотреть возможность его удаления. Однако этот подход может привести к потере ценной информации.
Вменение: Вы можете заполнить значения «NAN» соответствующими значениями, такими как среднее, медиана или режим не - «NAN» в одном и том же столбце.

# Вставьте значения 'nan' со средним data.fillna (data.mean (), inplace = true)

Заключение

Расчет процента значений «NAN» в наборе данных является важным шагом в анализе данных. Это помогает вам понять качество ваших данных и решить, как обрабатывать недостающие значения. Как поставщик сетевых устройств, таких какXPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44ВXPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4, иXpon onu 4ge wifi5 ac1200Мы понимаем важность точных данных в оптимизации производительности сети и принятии обоснованных бизнес -решений.

Если вы заинтересованы в наших продуктах или у вас есть какие -либо вопросы об анализе данных в контексте управления сетью, не стесняйтесь обращаться к нам за закупками и дальнейшими обсуждениями. Мы здесь, чтобы предоставить вам лучшие решения для ваших нужд.

Ссылки

McKinney, W. (2017). Python для анализа данных: Data Rangling с Pandas, Numpy и Ipython. О'Рейли СМИ.
Vanderplas, J. (2016). Справочник Python Data Science: основные инструменты для работы с данными. О'Рейли СМИ.