Hei acolo! În calitate de furnizor de nan de înaltă calitate (nu este un termen obișnuit, dar haideți să trecem cu el pentru acest blog), mi-am văzut partea echitabilă de conducte de pre-procesare a datelor și valorile neplăcute „nan” care apar adesea. Deci, în acest blog, vă voi prezenta cum să gestionați aceste valori „nan” ca un profesionist.
În primul rând, să înțelegem ce sunt valorile „nan”. „Nan” înseamnă „Not a Number”. Este o valoare specială în virgulă mobilă care reprezintă o valoare nedefinită sau nereprezentabilă în calculele numerice. Puteți găsi aceste valori „nan” în seturi de date din diverse motive. Poate a existat o eroare în timpul colectării datelor, cum ar fi o defecțiune a senzorului sau un utilizator a uitat să introducă o valoare. Sau poate a existat un calcul care a dus la o operație nevalidă, cum ar fi împărțirea la zero.
Acum, de ce este atât de important să gestionăm valorile „nan”? Ei bine, majoritatea algoritmilor de învățare automată și a instrumentelor de analiză a datelor nu pot gestiona valorile „nan”. Fie vor arunca o eroare, fie vă vor oferi rezultate inexacte. Așadar, gestionarea valorilor „nan” este un pas crucial în conducta de pre-procesare a datelor.
1. Identificarea valorilor „nan”.
Primul pas în manipularea valorilor „nan” este identificarea acestora. În Python, dacă utilizați biblioteci precum Pandas, este foarte ușor. Puteți folosiisnull()saueste()metode. De exemplu:
import panda as pd import numpy as np data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(date) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)Acest cod va crea un DataFrame cu niște valori „nan” și apoi va genera o mască booleană care arată unde sunt valorile „nan”.
2. Eliminarea valorilor „nan”.
Una dintre cele mai simple moduri de a gestiona valorile „nan” este să le eliminați. În Pandas, puteți utilizapicătură()metodă.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Aceasta va elimina toate rândurile care conțin valori „nan”. Cu toate acestea, această abordare are dezavantajele sale. Dacă aveți o mulțime de valori „nan”, este posibil să pierdeți o cantitate semnificativă de date. Și dacă valorile „nan” nu sunt distribuite aleatoriu, ați putea introduce părtinire în setul de date.
3. Tabloul „nan” Valuees
Imputarea este o modalitate mai sofisticată de a gestiona valorile „nan”. În loc să eliminați punctele de date cu valori „nan”, le înlocuiți cu valori estimate.
Imputarea medie/mediană/mod
Pentru coloanele numerice, puteți înlocui valorile „nan” cu media, mediana sau modul coloanei.
mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Acest cod înlocuiește valorile „nan” din coloana „col1” cu media acelei coloane. Imputarea mediei este rapidă și ușoară, dar poate reduce variația datelor dvs. Imputarea mediei este o opțiune mai bună dacă datele dvs. au valori aberante, deoarece mediana este mai puțin afectată de valorile extreme.
Pentru coloanele categorice, puteți utiliza modul (cea mai frecventă valoare).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolare
Interpolarea este o altă modalitate de a imputa valori „nan”, în special pentru datele din seria temporală. Pandas oferă ointerpola()metodă.
df = pd.DataFrame({'valoare': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['valoare'] = df['valoare'].interpolate() print(df)Această metodă estimează valorile lipsă pe baza valorilor punctelor de date învecinate.
4. Utilizarea tehnicilor avansate
Există, de asemenea, tehnici mai avansate pentru gestionarea valorilor „nan”, cum ar fi utilizarea algoritmilor de învățare automată pentru a prezice valorile lipsă. De exemplu, puteți utiliza un arbore de decizie sau o pădure aleatoare pentru a prezice valorile „nan” pe baza celorlalte caracteristici din setul de date.
Produsele noastre și cum se potrivesc
În calitate de furnizor nan, știu că a avea date curate și de încredere este esențială pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză. De aceea, produsele noastre sunt concepute pentru a funcționa perfect cu conductele dvs. de preprocesare a datelor. Indiferent dacă lucrați la un proiect la scară mică sau la o aplicație de întreprindere la scară largă, produsele noastre nan vă pot ajuta să gestionați mai eficient valorile „nan”.
Și vorbind despre produse conexe, oferim și câteva dispozitive XPON ONU grozave. Consultați aceste produse uimitoare:
- THE LONDS 4GE VOIP CATV WIFI5 AC1200
- XPON ONU 4GE 1POTS WiFi6 AX3000 CATV USB3.0
- GPON ONU 4GE VOIP AC WIFI CATV USB2.0
Aceste dispozitive sunt concepute pentru a oferi conectivitate de mare viteză și fiabilă, care este esențială pentru colectarea și analiza datelor.
Contactați-ne pentru achiziție
Dacă sunteți interesat de produsele noastre nan sau de oricare dintre dispozitivele XPON ONU, ne-ar plăcea să auzim de la dvs. Indiferent dacă aveți întrebări despre produsele noastre, aveți nevoie de o ofertă de preț sau doriți să discutați despre o soluție personalizată, nu ezitați să contactați. Suntem aici pentru a vă ajuta să profitați la maximum de datele dvs. și să ne asigurăm că conductele dvs. de preprocesare a datelor funcționează fără probleme.
Referințe
- VanderPlas, J. (2016). Manual Python Data Science: Instrumente esențiale pentru lucrul cu date. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python pentru analiza datelor: dispute de date cu Pandas, NumPy și IPython. O'Reilly Media.
