Ehilà! In qualità di fornitore di nan di alta qualità (non è un termine tipico, ma procediamo con questo blog), ho visto la mia giusta dose di pipeline di preelaborazione dei dati e i fastidiosi valori 'nan' che spesso compaiono. Quindi, in questo blog, ti spiegherò come gestire questi valori "nan" come un professionista.
Prima di tutto, capiamo cosa sono i valori 'nan'. "Nan" sta per "Non è un numero". È uno speciale valore in virgola mobile che rappresenta un valore indefinito o non rappresentabile nei calcoli numerici. È possibile trovare questi valori "nan" nei set di dati per vari motivi. Forse si è verificato un errore durante la raccolta dei dati, come un malfunzionamento del sensore o un utente che ha dimenticato di inserire un valore. O forse si è verificato un calcolo che ha prodotto un'operazione non valida, come la divisione per zero.
Ora, perché è così importante gestire i valori "nan"? Bene, la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico e degli strumenti di analisi dei dati non sono in grado di gestire valori "nan". Generano un errore o ti forniranno risultati imprecisi. Pertanto, gestire i valori "nan" è un passaggio cruciale nella pipeline di preelaborazione dei dati.
1. Identificazione dei valori 'nan'
Il primo passo nella gestione dei valori 'nan' è identificarli. In Python, se usi librerie come Pandas, è semplicissimo. Puoi usare ilè nullo()OÈ()metodi. Per esempio:
importa panda come pd importa numpy as 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)Questo codice creerà un DataFrame con alcuni valori "nan" e quindi genererà una maschera booleana che mostra dove sono i valori "nan".
2. Rimozione dei valori 'nan'
Uno dei modi più semplici per gestire i valori 'nan' è semplicemente rimuoverli. In Panda è possibile utilizzare il filegocciolare()metodo.
clean_df = df.dropna() stampa(clean_df)Ciò rimuoverà tutte le righe che contengono valori "nan". Tuttavia, questo approccio ha i suoi svantaggi. Se hai molti valori "nan", potresti perdere una quantità significativa di dati. E se i valori "nan" non sono distribuiti in modo casuale, potresti introdurre distorsioni nel tuo set di dati.
3. Il dipinto 'nan' Valuees
L'imputazione è un modo più sofisticato per gestire i valori 'nan'. Invece di rimuovere i punti dati con valori "nan", li sostituisci con valori stimati.
Imputazione media/mediana/modale
Per le colonne numeriche, puoi sostituire i valori "nan" con la media, la mediana o la moda della colonna.
significa_col1 = df['col1'].media() df['col1'] = df['col1'].fillna(media_col1)Questo codice sostituisce i valori "nan" nella colonna "col1" con la media di quella colonna. L'imputazione media è rapida e semplice, ma può ridurre la varianza nei dati. L'imputazione mediana è un'opzione migliore se i dati presentano valori anomali, poiché la mediana è meno influenzata dai valori estremi.
Per le colonne categoriali è possibile utilizzare la modalità (il valore più frequente).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolazione
L'interpolazione è un altro modo per attribuire valori "nan", soprattutto per i dati di serie temporali. Pandas fornisce uninterpolare()metodo.
df = pd.DataFrame({'valore': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['valore'] = df['valore'].interpolate() print(df)Questo metodo stima i valori mancanti in base ai valori dei punti dati vicini.
4. Utilizzo di tecniche avanzate
Esistono anche tecniche più avanzate per gestire i valori "nan", come l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per prevedere i valori mancanti. Ad esempio, puoi utilizzare un albero decisionale o una foresta casuale per prevedere i valori "nan" in base alle altre funzionalità del set di dati.
I nostri prodotti e come si adattano
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Riferimenti
- VanderPlas, J. (2016). Manuale di Python Data Science: strumenti essenziali per lavorare con i dati. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python per l'analisi dei dati: gestione dei dati con Panda, NumPy e IPython. O'Reilly Media.
