Привет! Как поставщик высококачественного nan (термин нетипичный, но давайте воспользуемся им в этом блоге), я видел свою изрядную долю конвейеров предварительной обработки данных и надоедливых значений «nan», которые часто всплывают. Итак, в этом блоге я расскажу вам, как профессионально обращаться с этими «нанскими» ценностями.
Прежде всего, давайте разберемся, что такое значения «нан». «Нэн» означает «Не число». Это специальное значение с плавающей запятой, которое представляет собой неопределенное или непредставимое значение в числовых вычислениях. Вы можете найти эти значения «nan» в наборах данных по разным причинам. Возможно, во время сбора данных произошла ошибка, например, неисправность датчика или пользователь забыл ввести значение. Или, возможно, какое-то вычисление привело к недопустимой операции, например, делению на ноль.
Теперь, почему так важно обрабатывать значения «nan»? Что ж, большинство алгоритмов машинного обучения и инструментов анализа данных не могут обрабатывать значения «nan». Они либо выдадут ошибку, либо дадут неточные результаты. Таким образом, работа со значениями «nan» является важным шагом в конвейере предварительной обработки данных.
1. Определение ценностей «нан»
Первым шагом в обработке значений «nan» является их идентификация. В Python, если вы используете такие библиотеки, как Pandas, это очень просто. Вы можете использоватьisnull()илиявляется()методы. Например:
импортировать панды как pd, импортировать numpy как 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)Этот код создаст DataFrame с некоторыми значениями «nan», а затем сгенерирует логическую маску, показывающую, где находятся значения «nan».
2. Удаление значений «nan»
Один из самых простых способов обработки значений «nan» — просто удалить их. В Pandas вы можете использоватьуронить()метод.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Это приведет к удалению всех строк, содержащих значения «nan». Однако этот подход имеет свои недостатки. Если у вас много значений «nan», вы можете потерять значительный объем данных. А если значения «nan» распределены не случайным образом, вы можете внести смещение в свой набор данных.
3. Картина «Нэн» Ценности
Вменение — это более сложный способ обработки значений «nan». Вместо удаления точек данных со значениями «nan» вы заменяете их оценочными значениями.
Вменение среднего/медианы/моды
Для числовых столбцов вы можете заменить значения «nan» средним значением, медианой или модой столбца.
mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Этот код заменяет значения «nan» в столбце «col1» средним значением этого столбца. Вменение среднего выполняется быстро и легко, но оно может уменьшить дисперсию ваших данных. Медианное вменение является лучшим вариантом, если ваши данные имеют выбросы, поскольку на медиану меньше влияют экстремальные значения.
Для категориальных столбцов можно использовать режим (наиболее частое значение).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Интерполяция
Интерполяция — это еще один способ вменения значений «nan», особенно для данных временных рядов. Панды предоставляютинтерполировать()метод.
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)Этот метод оценивает недостающие значения на основе значений соседних точек данных.
4. Использование передовых методов
Существуют также более продвинутые методы обработки значений «nan», например использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования пропущенных значений. Например, вы можете использовать дерево решений или случайный лес для прогнозирования значений «nan» на основе других объектов в вашем наборе данных.
Наши продукты и как они подходят
Как поставщик нанотехнологий, я знаю, что наличие точных и надежных данных имеет решающее значение для принятия обоснованных решений. Вот почему наши продукты предназначены для бесперебойной работы с вашими конвейерами предварительной обработки данных. Независимо от того, работаете ли вы над небольшим проектом или над крупномасштабным корпоративным приложением, наши продукты nan помогут вам более эффективно обрабатывать значения nan.
Говоря о сопутствующих продуктах, мы также предлагаем несколько отличных устройств XPON ONU. Обратите внимание на эти замечательные продукты:
- ЛОНДС 4GE VOIP CATV WIFI5 AC1200
- XPON ONU 4GE 1POTS WiFi6 AX3000 CATV USB3.0
- GPON ONU 4GE VOIP AC WIFI CATV USB2.0
Эти устройства предназначены для обеспечения высокоскоростного и надежного подключения, что необходимо для сбора и анализа данных.
Свяжитесь с нами для покупки
Если вы заинтересованы в наших продуктах nan или любом из устройств XPON ONU, мы будем рады услышать ваше мнение. Если у вас есть вопросы о нашей продукции, вам нужно ценовое предложение или вы хотите обсудить индивидуальное решение, не стесняйтесь обращаться к нам. Мы здесь, чтобы помочь вам максимально эффективно использовать ваши данные и обеспечить бесперебойную работу конвейеров предварительной обработки данных.
Ссылки
- ВандерПлас, Дж. (2016). Справочник по Python Data Science: основные инструменты для работы с данными. О'Рейли Медиа.
- МакКинни, В. (2012). Python для анализа данных: обработка данных с помощью Pandas, NumPy и IPython. О'Рейли Медиа.
