Ako spracovať hodnoty „nan“ v kanáli predspracovania dát?

Ahoj! Ako dodávateľ vysokokvalitných nan (nie je to typický výraz, ale poďme na to pre tento blog) som videl svoj spravodlivý podiel potrubí na predbežné spracovanie údajov a otravné hodnoty „nan“, ktoré sa často objavujú. Takže v tomto blogu vás prevediem tým, ako zvládnuť tieto hodnoty „nan“ ako profesionál.

Po prvé, poďme pochopiť, čo sú hodnoty „nan“. „Nan“ znamená „Nie je číslo“. Je to špeciálna hodnota s pohyblivou rádovou čiarkou, ktorá predstavuje nedefinovanú alebo nereprezentovateľnú hodnotu v numerických výpočtoch. Tieto hodnoty „nan“ môžete nájsť v súboroch údajov z rôznych dôvodov. Možno sa vyskytla chyba počas zberu údajov, napríklad porucha snímača alebo používateľ zabudol zadať hodnotu. Alebo možno došlo k výpočtu, ktorý viedol k neplatnej operácii, ako je delenie nulou.

Prečo je teraz také dôležité zaobchádzať s hodnotami „nan“? Väčšina algoritmov strojového učenia a nástrojov na analýzu údajov nedokáže spracovať hodnoty „nan“. Buď vyhodia chybu, alebo vám poskytnú nepresné výsledky. Práca s hodnotami „nan“ je teda zásadným krokom v procese predbežného spracovania údajov.

GPU-4GAC-V-R-1 XPON+4GE+1POTS+1USB3.0+CATV+AX3000 WIFI6 HGU ONU

1. Identifikácia hodnôt „nan“.

Prvým krokom pri manipulácii s hodnotami „nan“ je ich identifikácia. Ak v Pythone používate knižnice ako Pandas, je to super jednoduché. Môžete použiťisnull()aleboje ()metódy. Napríklad:

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() print(nan_mask)

Tento kód vytvorí DataFrame s niektorými hodnotami 'nan' a potom vygeneruje booleovskú masku, ktorá ukazuje, kde sú hodnoty 'nan'.

2. Odstránenie hodnôt 'nan'

Jedným z najjednoduchších spôsobov, ako spracovať hodnoty 'nan', je jednoducho ich odstrániť. V Pandas môžete použiťpokles ()metóda.

clean_df = df.dropna() print(clean_df)

Týmto sa odstránia všetky riadky, ktoré obsahujú hodnoty „nan“. Tento prístup má však svoje nevýhody. Ak máte veľa hodnôt „nan“, môžete stratiť značné množstvo údajov. A ak hodnoty „nan“ nie sú rozdelené náhodne, môžete do svojho súboru údajov zaviesť skreslenie.

3. Obraz 'nan' Valuees

Imputácia je sofistikovanejší spôsob spracovania hodnôt „nan“. Namiesto odstránenia údajových bodov s hodnotami „nan“ ich nahradíte odhadovanými hodnotami.

Imputácia priemeru/mediánu/režimu

V prípade číselných stĺpcov môžete hodnoty „nan“ nahradiť priemerom, mediánom alebo režimom stĺpca.

mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)

Tento kód nahrádza hodnoty „nan“ v stĺpci „col1“ strednou hodnotou tohto stĺpca. Priemerná imputácia je rýchla a jednoduchá, ale môže znížiť rozdiely vo vašich údajoch. Iputácia mediánu je lepšou možnosťou, ak vaše údaje majú odľahlé hodnoty, pretože medián je menej ovplyvnený extrémnymi hodnotami.

Pre kategorické stĺpce môžete použiť režim (najčastejšia hodnota).

mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)

Interpolácia

Interpolácia je ďalší spôsob, ako imputovať hodnoty „nan“, najmä pre údaje z časových radov. Pandas poskytujeinterpolovať ()metóda.

df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)

Táto metóda odhaduje chýbajúce hodnoty na základe hodnôt susedných údajových bodov.

4. Používanie pokročilých techník

Existujú aj pokročilejšie techniky na spracovanie hodnôt „nan“, ako je použitie algoritmov strojového učenia na predpovedanie chýbajúcich hodnôt. Môžete napríklad použiť rozhodovací strom alebo náhodný les na predpovedanie hodnôt „nan“ na základe iných funkcií vo vašej množine údajov.

Naše produkty a ako do seba zapadajú

Ako dodávateľ nan viem, že mať čisté a spoľahlivé údaje je rozhodujúce pre prijímanie informovaných rozhodnutí. Preto sú naše produkty navrhnuté tak, aby bezproblémovo spolupracovali s vašimi kanálmi na predbežné spracovanie údajov. Či už pracujete na malom projekte alebo na rozsiahlej podnikovej aplikácii, naše produkty nan vám môžu pomôcť efektívnejšie zvládnuť hodnoty „nan“.

A keď už hovoríme o súvisiacich produktoch, ponúkame aj niekoľko skvelých zariadení XPON ONU. Pozrite si tieto úžasné produkty:

Tieto zariadenia sú navrhnuté tak, aby poskytovali vysokorýchlostné a spoľahlivé pripojenie, ktoré je nevyhnutné pre zber a analýzu údajov.

Kontaktujte nás ohľadom nákupu

Ak máte záujem o naše nan produkty alebo niektoré zo zariadení XPON ONU, budeme radi, ak sa ozvete. Či už máte otázky týkajúce sa našich produktov, potrebujete cenovú ponuku alebo chcete prediskutovať vlastné riešenie, neváhajte nás osloviť. Sme tu, aby sme vám pomohli vyťažiť maximum z vašich údajov a zabezpečili hladký priebeh procesu predbežného spracovania údajov.

Referencie

VanderPlas, J. (2016). Príručka Python Data Science: Základné nástroje pre prácu s údajmi. O'Reilly Media.
McKinney, W. (2012). Python pre analýzu údajov: Zápas s údajmi s Pandas, NumPy a IPython. O'Reilly Media.