Ehilà! Come fornitore di prodotti NAN, spesso mi viene chiesto come visualizzare i dati con valori "NAN". "Nan", che sta per "non un numero", può essere un vero dolore al collo quando stai cercando di dare un senso ai tuoi dati. Ma non preoccuparti, ho alcuni suggerimenti e trucchi che ti aiuteranno a gestire questi fastidiosi valori e creare fantastiche visualizzazioni.
Prima di tutto, parliamo del perché i valori 'nan' vengono visualizzati in primo luogo. Possono apparire per un sacco di ragioni. Forse c'è stato un errore durante la raccolta dei dati, come un malfunzionamento del sensore o una voce mancante in un foglio di calcolo. O forse i dati non esistono proprio per una particolare osservazione. Ad esempio, se stai raccogliendo dati sulle altezze delle persone e alcune persone non volevano condividere tali informazioni, quei valori sarebbero "nan".
Ora, quando si tratta di visualizzare i dati con i valori "NAN", il primo passo è capire cosa fare con loro. Ci sono alcuni approcci comuni.
Un'opzione è semplicemente rimuovere le righe o le colonne che contengono valori "nan". Questa può essere una soluzione semplice e semplice, soprattutto se hai un set di dati di grandi dimensioni e il numero di valori "nan" è relativamente piccolo. Tuttavia, devi stare attento a questo metodo. La rimozione dei dati può distorcere i tuoi risultati e darti una falsa immagine di ciò che sta realmente accadendo. Ad esempio, se stai analizzando i dati di vendita e rimuovi tutte le righe con valori "NAN", potresti perdere tendenze o modelli importanti relativi a quelle voci mancanti.
Un altro approccio è riempire i valori "nan" con qualcos'altro. È possibile utilizzare la media, la mediana o la modalità dei dati disponibili. Ad esempio, se stai osservando un set di dati di temperature e ci sono alcuni valori "nan", è possibile calcolare la temperatura media dei valori non "nan" e usarlo per riempire gli spazi vuoti. Questo può aiutare a appianare i tuoi dati e semplificare la visualizzazione. Ma ancora una volta, non è una soluzione perfetta. L'uso delle statistiche di riepilogo per compilare i valori "NAN" può anche distorcere i tuoi dati, soprattutto se i dati hanno molta variabilità.
È inoltre possibile utilizzare tecniche più avanzate come l'interpolazione. L'interpolazione comporta la stima dei valori mancanti in base ai valori dei punti dati circostanti. Ad esempio, se hai un set di dati in serie con valori "NAN", è possibile utilizzare l'interpolazione lineare per stimare quali dovrebbero essere i valori in quei punti temporali mancanti. Questo può essere un modo più accurato di gestire i valori "NAN", ma può anche essere più complesso e tempo - consumo.
Una volta che hai deciso cosa fare con i valori "nan", è tempo di iniziare a visualizzare i tuoi dati. Ci sono tonnellate di strumenti là fuori che possono aiutarti a creare grandi visualizzazioni. Alcuni popolari includono biblioteche Python come Matplotlib e Seaborn, nonché pacchetti R come GGPlot2.
Supponiamo che tu abbia un set di dati delle vendite di prodotti nel tempo e ci sono alcuni valori "nan". Hai deciso di riempire i valori "NAN" con l'importo delle vendite mediano. Ora, vuoi creare un grafico a linee per mostrare la tendenza delle vendite. Con Matplotlib in Python, puoi fare qualcosa del genere:
Importa matplotlib.pyplot come panda import PLT come pd # Supponiamo che "dati" sia il tuo frame dati con dati di vendita dati = pd.read_csv ('sales_data.csv') # riempimento 'nan' valori con dati mediani ['vendite'] = data ['vendite']. riempimento (dati ['vendite'. median ()) plt.pt.plot (data ", dati ['] plt.xlabel ('data') plt.ylabel ('vendite') plt.title ('vendite di prodotti nel tempo') plt.show ()Questo codice legge i dati di vendita da un file CSV, riempie i valori "NAN" con l'importo delle vendite mediano, quindi crea un semplice grafico a linee per mostrare la tendenza delle vendite nel tempo.
Se sei interessato a visualizzazioni più complesse, come grafici a dispersione o grafici a barre, questi strumenti possono gestire anche quelle. Ad esempio, se hai un set di dati che confronta le vendite e le valutazioni dei clienti di diversi prodotti e ci sono alcuni valori "NAN" nella colonna di rating, è possibile creare un diagramma a dispersione per vedere se c'è una relazione tra vendite e valutazioni.
Ora, voglio menzionare alcuni dei prodotti che offriamo nella nostra azienda. Abbiamo dei dispositivi Xpon ONU davvero fantastici. Dai un'occhiata alXpon onu 4ge wifi5 AC1200. È un ottimo dispositivo per l'accesso a Internet ad alta velocità con funzionalità Wi - FI 5 Wi - FI 5. E se hai bisogno di qualcosa con più funzionalità, dai un'occhiata alXPON ONU 4GE CATV POTS WiFi5 AC1200. Questo non solo fornisce accesso a Internet, ma supporta anche connessioni CATV e POTS. Per le ultime tecnologie Wi - FI, ilQuesto tut 4ge voip cave cati6è la strada da percorrere. Offre connettività ad alta velocità WI - FI 6 insieme al supporto VoIP e CATV.
Se sei sul mercato per questo tipo di prodotti o hai domande sulla visualizzazione di dati con valori "NAN", non esitare a raggiungere. Siamo qui per aiutarti a sfruttare al meglio i tuoi dati e ottenere i prodotti giusti per le tue esigenze. Che tu sia un piccolo imprenditore che cerca di migliorare la tua infrastruttura Internet o un analista di dati che cerca di dare un senso a dati disordinati, abbiamo le soluzioni per te. Quindi, iniziamo una conversazione e vediamo come possiamo lavorare insieme!
Riferimenti
- Vanderplas, J. (2016). Manuale di Science Data Python: strumenti essenziali per lavorare con i dati. O'Reilly Media.
- Wickham, H. (2016). GGPlot2: elegante grafica per l'analisi dei dati. Springer.
