Hej där! Som en leverantör av högkvalitativa nan (inte en typisk term, men låt oss rulla med det för den här bloggen), har jag sett min beskärda del av pipelines för förbearbetning av data och de irriterande "nan"-värdena som ofta dyker upp. Så i den här bloggen kommer jag att gå igenom hur du hanterar dessa "nan"-värden som ett proffs.
Först och främst, låt oss förstå vad "nan"-värden är. 'Nan' står för 'Not a Number'. Det är ett speciellt flyttalsvärde som representerar ett odefinierat eller orepresenterbart värde i numeriska beräkningar. Du kan hitta dessa 'nan'-värden i datauppsättningar av olika anledningar. Kanske uppstod ett fel under datainsamlingen, som ett sensorfel eller att en användare glömde att ange ett värde. Eller kanske det fanns en beräkning som resulterade i en ogiltig operation, som att dividera med noll.
Varför är det så viktigt att hantera "nan"-värderingar? Tja, de flesta maskininlärningsalgoritmer och dataanalysverktyg kan inte hantera "nan"-värden. De kommer antingen att ge ett fel eller ge dig felaktiga resultat. Så att hantera "nan"-värden är ett avgörande steg i pipelinen för förbearbetning av data.
1. Identifiera "nan"-värden
Det första steget i hanteringen av "nan"-värden är att identifiera dem. I Python, om du använder bibliotek som Pandas, är det superenkelt. Du kan användaisnull()ellerär()metoder. Till exempel:
importera pandor som pd importera numpy som 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)Den här koden kommer att skapa en DataFrame med några 'nan'-värden och sedan generera en boolesk mask som visar var 'nan'-värdena finns.
2. Ta bort "nan"-värden
Ett av de enklaste sätten att hantera "nan"-värden är att bara ta bort dem. I Pandas kan du användasläppa()metod.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Detta tar bort alla rader som innehåller 'nan'-värden. Detta tillvägagångssätt har dock sina nackdelar. Om du har många "nan"-värden kan du förlora en betydande mängd data. Och om 'nan'-värdena inte är slumpmässigt fördelade, kan du introducera bias i din datauppsättning.
3. Målningen 'nan' Valuees
Imputering är ett mer sofistikerat sätt att hantera "nan"-värden. Istället för att ta bort datapunkterna med 'nan'-värden, ersätter du dem med uppskattade värden.
Medel/median/läge imputation
För numeriska kolumner kan du ersätta 'nan'-värden med medelvärdet, medianen eller läget för kolumnen.
mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Den här koden ersätter 'nan'-värdena i kolumnen 'col1' med medelvärdet av den kolumnen. Genomsnittlig imputering är snabb och enkel, men det kan minska variansen i dina data. Medianimputation är ett bättre alternativ om din data har extremvärden, eftersom medianen påverkas mindre av extrema värden.
För kategoriska kolumner kan du använda läget (det vanligaste värdet).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolation
Interpolation är ett annat sätt att imputera "nan"-värden, särskilt för tidsseriedata. Pandas tillhandahåller eninterpolera()metod.
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)Denna metod uppskattar de saknade värdena baserat på värdena för de angränsande datapunkterna.
4. Använda avancerade tekniker
Det finns också mer avancerade tekniker för att hantera "nan"-värden, som att använda maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga de saknade värdena. Du kan till exempel använda ett beslutsträd eller en slumpmässig skog för att förutsäga "nan"-värdena baserat på de andra funktionerna i din datauppsättning.
Våra produkter och hur de passar in
Som nan-leverantör vet jag att det är avgörande att ha ren och pålitlig data för att fatta välgrundade beslut. Det är därför våra produkter är designade för att fungera sömlöst med dina pipelines för förbearbetning av data. Oavsett om du arbetar med ett småskaligt projekt eller en storskalig företagsapplikation, kan våra nan-produkter hjälpa dig att hantera "nan"-värden mer effektivt.
Och på tal om relaterade produkter, vi erbjuder också några fantastiska XPON ONU-enheter. Kolla in dessa fantastiska produkter:
- 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
Dessa enheter är designade för att tillhandahålla höghastighets och pålitlig anslutning, vilket är avgörande för datainsamling och analys.
Kontakta oss för köp
Om du är intresserad av våra nan-produkter eller någon av XPON ONU-enheterna vill vi gärna höra från dig. Oavsett om du har frågor om våra produkter, behöver en offert eller vill diskutera en skräddarsydd lösning, tveka inte att höra av dig. Vi är här för att hjälpa dig att få ut det mesta av din data och se till att dina dataförbehandlingspipelines löper smidigt.
Referenser
- VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Viktiga verktyg för att arbeta med data. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python för dataanalys: Databråk med Pandas, NumPy och IPython. O'Reilly Media.
