Hej tamo! Kao dobavljač visokokvalitetnog nan-a (nije tipičan izraz, ali hajde da ga koristimo za ovaj blog), vidio sam svoj priličan udio u procesu predobrade podataka i dosadnih 'nan' vrijednosti koje se često pojavljuju. Dakle, u ovom blogu ću vas provesti kroz to kako da se nosite sa ovim 'nan' vrijednostima kao profesionalac.
Prvo, hajde da shvatimo šta su 'nan' vrednosti. 'Nan' znači 'Not a Number'. To je posebna vrijednost s pomičnim zarezom koja predstavlja nedefiniranu ili nereprezentabilnu vrijednost u numeričkim proračunima. Ove 'nan' vrijednosti možete pronaći u skupovima podataka iz različitih razloga. Možda je došlo do greške tokom prikupljanja podataka, poput kvara senzora ili je korisnik zaboravio da unese vrijednost. Ili je možda postojao proračun koji je rezultirao nevažećom operacijom, kao što je dijeljenje sa nulom.
Sada, zašto je toliko važno rukovati 'nan' vrijednostima? Pa, većina algoritama za mašinsko učenje i alata za analizu podataka ne mogu da obrađuju 'nan' vrednosti. Ili će dati grešku ili će vam dati netačne rezultate. Dakle, bavljenje 'nan' vrijednostima je ključni korak u cevovodu za prethodnu obradu podataka.
1. Identificiranje 'nan' vrijednosti
Prvi korak u rukovanju 'nan' vrijednostima je njihovo identificiranje. U Pythonu, ako koristite biblioteke kao što je Pandas, to je super lako. Možete koristitiisnull()ilije()metode. na primjer:
import pandas as pd import numpy as np data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() sk print)()Ovaj kod će kreirati DataFrame sa nekim 'nan' vrijednostima, a zatim generirati logičku masku koja pokazuje gdje se nalaze 'nan' vrijednosti.
2. Uklanjanje 'nan' vrijednosti
Jedan od najjednostavnijih načina za rukovanje 'nan' vrijednostima je da ih jednostavno uklonite. U Pandas možete koristitiispusti()metoda.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Ovo će ukloniti sve redove koji sadrže 'nan' vrijednosti. Međutim, ovaj pristup ima svoje nedostatke. Ako imate puno 'nan' vrijednosti, možda ćete na kraju izgubiti značajnu količinu podataka. A ako vrijednosti 'nan' nisu nasumično raspoređene, možete unijeti pristranost u svoj skup podataka.
3. Slika 'nan' Valuees
Imputacija je sofisticiraniji način rukovanja 'nan' vrijednostima. Umjesto uklanjanja tačaka podataka sa 'nan' vrijednostima, zamjenjujete ih procijenjenim vrijednostima.
Imputacija srednjeg/srednjeg/modusa
Za numeričke kolone možete zamijeniti 'nan' vrijednosti sa srednjom, medijanom ili modom kolone.
mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Ovaj kod zamjenjuje vrijednosti 'nan' u stupcu 'col1' srednjom vrijednosti te kolone. Mean imputacija je brza i laka, ali može smanjiti varijaciju u vašim podacima. Imputacija medijana je bolja opcija ako vaši podaci imaju odstupanja, jer na medijanu manje utiču ekstremne vrijednosti.
Za kategoričke kolone možete koristiti način rada (najčešća vrijednost).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolacija
Interpolacija je još jedan način imputiranja 'nan' vrijednosti, posebno za podatke vremenske serije. Pandas pruža aninterpolirati()metoda.
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)Ova metoda procjenjuje vrijednosti koje nedostaju na osnovu vrijednosti susjednih tačaka podataka.
4. Korištenje naprednih tehnika
Postoje i naprednije tehnike za rukovanje 'nan' vrijednostima, kao što je korištenje algoritama strojnog učenja za predviđanje vrijednosti koje nedostaju. Na primjer, možete koristiti stablo odlučivanja ili slučajnu šumu da predvidite 'nan' vrijednosti na osnovu drugih karakteristika u vašem skupu podataka.
Naši proizvodi i kako se uklapaju
Kao dobavljač nan, znam da je posjedovanje čistih i pouzdanih podataka ključno za donošenje informiranih odluka. Zato su naši proizvodi dizajnirani tako da besprijekorno rade s cevovodima za prethodnu obradu vaših podataka. Bilo da radite na projektu manjeg obima ili na velikoj poslovnoj aplikaciji, naši nan proizvodi mogu vam pomoći da efikasnije upravljate 'nan' vrijednostima.
A kada govorimo o srodnim proizvodima, nudimo i neke odlične XPON ONU uređaje. Pogledajte ove fantastične proizvode:
- 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
Ovi uređaji su dizajnirani da obezbede brzu i pouzdanu vezu, koja je neophodna za prikupljanje i analizu podataka.
Kontaktirajte nas za kupovinu
Ako ste zainteresirani za naše nan proizvode ili bilo koji od XPON ONU uređaja, voljeli bismo čuti od vas. Bilo da imate pitanja o našim proizvodima, trebate ponudu ili želite razgovarati o prilagođenom rješenju, ne ustručavajte se kontaktirati. Tu smo da vam pomognemo da maksimalno iskoristite svoje podatke i osiguramo da procesi za prethodnu obradu podataka rade nesmetano.
Reference
- VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Osnovni alati za rad s podacima. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python za analizu podataka: prepirka podataka sa Pandas, NumPy i IPython. O'Reilly Media.
