Come trovare la percentuale di valori "NAN" in un set di dati?

Trovare la percentuale di valori "NAN" (non un numero) in un set di dati è un passaggio cruciale nella preelaborazione e nell'analisi dei dati. Come fornitore di prodotti di alta qualità relativi ai dispositivi di rete, inclusoL'XPON 1GE 1GE 1GE Voip Cavt Wifi44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4, EXpon onu 4ge wifi5 AC1200, Comprendo l'importanza di una gestione accurata dei dati in vari campi. In questo blog, condividerò alcuni metodi pratici per calcolare la percentuale di valori "NAN" in un set di dati.

Comprendere il significato dei valori "nan"

Prima di immergersi nei metodi di calcolo, è essenziale capire perché i valori di "nan" contano. Nell'analisi dei dati, i valori "NAN" possono rappresentare dati mancanti, errori nella raccolta dei dati o valori che non sono applicabili. Ignorare questi valori può portare a risultati statistici imprecisi, modelli distorti e previsioni inaffidabili. Ad esempio, in un set di dati di vendita, i valori "NAN" potrebbero indicare dati sulle vendite mancanti per determinati prodotti o periodi di tempo. Se questi valori non sono adeguatamente contabilizzati, l'analisi delle vendite complessiva potrebbe essere fuorviante.

Prerequisiti

Per calcolare la percentuale di valori "NAN", avrai bisogno di un set di dati e un linguaggio di programmazione con funzionalità di manipolazione dei dati. Python è una scelta popolare grazie alle sue ampie biblioteche come Panda e Numpy. Ecco un passo - by - Guida a gradini su come eseguire questo calcolo usando Python.

Passaggio 1: importa le librerie necessarie

Innanzitutto, è necessario importare i panda e le biblioteche numpy. Panda viene utilizzato per la manipolazione e l'analisi dei dati, mentre Numpy fornisce supporto per array e matrici di grandi dimensioni.

importare panda import pd numpy come np

Passaggio 2: caricare il set di dati

Supponiamo di avere un set di dati in un file CSV. Puoi caricarlo usando ilread_csvfunzione nei panda.

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

Passaggio 3: calcola il numero totale di valori nel set di dati

Per calcolare la percentuale di valori "NAN", è necessario prima conoscere il numero totale di valori nel set di dati. Puoi usare ilmisurareattributo del frame dati.

Total_Values = data.size

Passaggio 4: calcola il numero di valori "nan"

Pandas fornisce un modo conveniente per contare il numero di valori "NAN" in un frame di dati. Puoi usare ilLui ()metodo per creare una maschera booleana e quindi riassumere tuttoVEROvalori.

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

Passaggio 5: calcola la percentuale di valori "nan"

Ora che hai il numero totale di valori e il numero di valori "nan", puoi calcolare la percentuale.

percentage_nan = (nan_values / total_values) * 100 stampa (f "La percentuale di valori" nan "nel set di dati è {percentage_nan}%")

Gestione di diverse strutture di dati

Il metodo sopra funziona bene per i dati tabulari in un frame dati Pandas. Tuttavia, se stai lavorando con un array numpy, il processo è leggermente diverso.

import numpy come np # crea un campione matrice di array numpy = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # Calcola il numero totale di elementi totali_elements = array.size # calcola il numero di "nan" nan_elements = np.isnan (array) .sum () # # # nan 'ELIMENTAMENTS di # nan' ELIMENT = (nan_elements / total_elements) * 100 print (f "La percentuale di valori" nan "nell'array numpy è {percentage_nan_array}%")

Visualizzare i valori "nan"

La visualizzazione può fornire una migliore comprensione della distribuzione dei valori "NAN" nel set di dati. È possibile utilizzare librerie come Matplotlib o Seaborn per creare mappe di calore o grafici a barre.

import Seaborn as SNS Import matplotlib.pyplot come plt # Crea una mappa di calore dei valori "nan" sns.heatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ('distribuzione dei valori nan') plt.show ()

Affrontare alti percentuali di valori "nan"

Se la percentuale di valori "NAN" è alta, è necessario decidere come gestirli. Alcune strategie comuni includono:

• Rimozione di righe o colonne: Se una riga o una colonna ha un gran numero di valori "nan", puoi considerare di rimuoverlo. Tuttavia, questo approccio può portare a una perdita di informazioni preziose.
• Imputazione: È possibile riempire i valori "nan" con valori appropriati come la media, la mediana o la modalità dei valori non - nan "nella stessa colonna.

# Imputa i valori 'nan' con i dati medi.fillna (data.mean (), inplace = true)

Conclusione

Il calcolo della percentuale di valori "NAN" in un set di dati è un passo importante nell'analisi dei dati. Ti aiuta a capire la qualità dei tuoi dati e decidere come gestire i valori mancanti. Come fornitore di dispositivi di rete comeL'XPON 1GE 1GE 1GE Voip Cavt Wifi44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4, EXpon onu 4ge wifi5 AC1200, Comprendiamo l'importanza di dati accurati nell'ottimizzare le prestazioni della rete e prendere decisioni aziendali informate.

Se sei interessato ai nostri prodotti o hai domande sull'analisi dei dati nel contesto della gestione della rete, sentiti libero di contattarci per appalti e ulteriori discussioni. Siamo qui per fornirti le migliori soluzioni per le tue esigenze.

Riferimenti

• McKinney, W. (2017). Python per l'analisi dei dati: dati che si agitano con Panda, Numpy e Ipython. O'Reilly Media.
• Vanderplas, J. (2016). Manuale di Science Data Python: strumenti essenziali per lavorare con i dati. O'Reilly Media.