Att hitta procentandelen 'nan' (inte ett nummer) värden i ett datasätt är ett avgörande steg i förbehandling och analys av data. Som leverantör av produkter av hög kvalitet relaterad till nätverksenheter, inklusiveXPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4ochXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, Jag förstår vikten av korrekt datahantering inom olika områden. I den här bloggen delar jag några praktiska metoder för att beräkna procentandelen "nan" -värden i ett datasätt.
Förstå betydelsen av 'nan' värden
Innan du dyker in i beräkningsmetoderna är det viktigt att förstå varför 'nan' värderingar spelar roll. I dataanalys kan 'NAN' -värden representera saknade data, fel i datainsamling eller värden som inte är tillämpliga. Att ignorera dessa värden kan leda till felaktiga statistiska resultat, partiska modeller och opålitliga förutsägelser. I ett försäljningsdatasätt kan till exempel "nan" -värden indikera saknade försäljningssiffror för vissa produkter eller tidsperioder. Om dessa värden inte redovisas korrekt kan den totala försäljningsanalysen vara vilseledande.
Förutsättning
För att beräkna procentandelen av "nan" -värden behöver du ett datasätt och ett programmeringsspråk med datamanipuleringsfunktioner. Python är ett populärt val på grund av dess omfattande bibliotek som pandor och numpy. Här är ett steg - med - stegguide för hur man utför denna beräkning med Python.
Steg 1: Importera nödvändiga bibliotek
Först måste du importera pandor och numpy -bibliotek. Pandor används för datamanipulation och analys, medan Numpy ger stöd för stora, flerdimensionella matriser och matriser.
Importera pandor som PD importera numpy som NPSteg 2: Ladda datasättet
Antag att du har ett datasätt i en CSV -fil. Du kan ladda den medläs_csvFunktion i pandor.
data = pd.read_csv ('your_dataset.csv')Steg 3: Beräkna det totala antalet värden i datasättet
För att beräkna procentandelen "nan" -värden måste du först veta det totala antalet värden i datasättet. Du kan användastorlekAttribut för dataframe.
total_values = data.sizeSteg 4: Beräkna antalet "nan" -värden
Pandas ger ett bekvämt sätt att räkna antalet 'nan' -värden i en dataframe. Du kan användahan ()metod för att skapa en boolesk mask och sedan sammanfatta allaSannvärden.
nan_values = data.isna () sum () sum ().Steg 5: Beräkna procentandelen 'nan' värden
Nu när du har det totala antalet värden och antalet "nan" -värden kan du beräkna procentandelen.
Procentage_Nan = (NAN_VALUES / TOTAL_VALUES) * 100 Print (F "Procentandelen 'nan' värden i datasättet är {Procentage_nan}%")Hantera olika datastrukturer
Ovanstående metod fungerar bra för tabelldata i en PANDAS -dataframe. Men om du arbetar med en numpy matris är processen något annorlunda.
Importera numpy som np # Skapa ett prov numpy array array = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # beräkna det totala antalet element total_elements = array.size # beräkna numret 'nan' element nan_elements = np.isnan (matris). = (nan_elements / total_elements) * 100 tryck (f "Procentandelen 'nan' värden i den numpy arrayen är {procentage_nan_array}%")Visualisering av "nan" -värdena
Visualisering kan ge en bättre förståelse för fördelningen av 'nan' -värden i datasättet. Du kan använda bibliotek som Matplotlib eller Seaborn för att skapa värmekartor eller bardiagram.
Importera Seaborn som SNS Importera matplotlib.pyplot som plt # Skapa en värmekart av 'nan' värden sns.heatmap (data.isna (), cbar = falsk) plt.title ('distribution av nan -värden') plt.show ()Att hantera höga procentandelar av "nan" -värden
Om procentandelen av "nan" -värden är hög måste du bestämma hur du ska hantera dem. Vissa vanliga strategier inkluderar:
- Ta bort rader eller kolumner: Om en rad eller kolumn har ett stort antal 'nan' -värden kan du överväga att ta bort den. Detta tillvägagångssätt kan dock leda till en förlust av värdefull information.
- Förutsägelse: Du kan fylla "nan" -värdena med lämpliga värden som medel, median eller läge för icke -nan "-värden i samma kolumn.
# Imput 'nan' värden med medeldata.fillna (data.mean (), inplace = true)Slutsats
Att beräkna procentandelen 'nan' -värden i ett datasätt är ett viktigt steg i dataanalysen. Det hjälper dig att förstå kvaliteten på dina data och bestämma hur du ska hantera saknade värden. Som leverantör av nätverksenheter somXPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4ochXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, vi förstår vikten av exakta data för att optimera nätverksprestanda och fatta välgrundade affärsbeslut.
Om du är intresserad av våra produkter eller har några frågor om dataanalys i samband med nätverkshantering, kontakta oss gärna för upphandling och ytterligare diskussioner. Vi är här för att ge dig de bästa lösningarna för dina behov.
Referenser
- McKinney, W. (2017). Python för dataanalys: Data Wrangling med pandor, numpy och ipython. O'Reilly Media.
- Vanderplas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Väsentliga verktyg för att arbeta med data. O'Reilly Media.
