Bok tamo! Kao dobavljač visokokvalitetnog nan-a (nije tipičan izraz, ali krenimo s tim za ovaj blog), vidio sam svoj priličan udio u cjevovodima za prethodnu obradu podataka i dosadnim "nan" vrijednostima koje se često pojavljuju. Dakle, u ovom blogu ću vas provesti kroz to kako se nositi s tim 'nan' vrijednostima kao profesionalac.
Prvo, shvatimo što su "nan" vrijednosti. 'Nan' je kratica za 'Nije broj'. To je posebna vrijednost s pomičnim zarezom koja predstavlja nedefiniranu ili nepredstavljivu vrijednost u numeričkim izračunima. Ove 'nan' vrijednosti možete pronaći u skupovima podataka iz različitih razloga. Možda je došlo do pogreške tijekom prikupljanja podataka, poput kvara senzora ili je korisnik zaboravio unijeti vrijednost. Ili je možda došlo do izračuna koji je rezultirao nevažećom operacijom, poput dijeljenja s nulom.
Sada, zašto je toliko važno rukovati 'nan' vrijednostima? Pa, većina algoritama strojnog učenja i alata za analizu podataka ne može obraditi 'nan' vrijednosti. Oni će ili izbaciti pogrešku ili vam dati netočne rezultate. Dakle, rad s 'nan' vrijednostima ključni je korak u procesu predobrade podataka.
1. Identificiranje 'nan' vrijednosti
Prvi korak u rukovanju 'nan' vrijednostima je njihova identifikacija. U Pythonu, ako koristite biblioteke kao što je Pandas, to je super jednostavno. Možete koristitiisnull()ilije()metode. Na primjer:
import pande 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)Ovaj kod će stvoriti DataFrame s nekim 'nan' vrijednostima i zatim generirati Booleovu masku koja pokazuje gdje su 'nan' vrijednosti.
2. Uklanjanje 'nan' vrijednosti
Jedan od najjednostavnijih načina rukovanja 'nan' vrijednostima je jednostavno ih ukloniti. U Pandas, možete koristitipad()metoda.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Ovo će ukloniti sve retke koji sadrže "nan" vrijednosti. Međutim, ovaj pristup ima svoje nedostatke. Ako imate mnogo 'nan' vrijednosti, mogli biste izgubiti značajnu količinu podataka. A ako vrijednosti 'nan' nisu nasumično raspoređene, mogli biste unijeti pristranost u svoj skup podataka.
3. Slika 'nan' Vrijednosti
Imputacija je sofisticiraniji način rukovanja 'nan' vrijednostima. Umjesto uklanjanja podatkovnih točaka s "nan" vrijednostima, zamijenite ih procijenjenim vrijednostima.
Srednja vrijednost/medijan/način imputacije
Za numeričke stupce možete zamijeniti 'nan' vrijednosti srednjom, medijanom ili načinom stupca.
mean_col1 = df['col1'].mean() df['col1'] = df['col1'].fillna(mean_col1)Ovaj kod zamjenjuje vrijednosti 'nan' u stupcu 'col1' srednjom vrijednosti tog stupca. Srednja vrijednost je brza i jednostavna, ali može smanjiti varijancu u vašim podacima. Imputacija medijana bolja je opcija ako vaši podaci imaju odstupanja jer na medijan manje utječu ekstremne vrijednosti.
Za kategoričke stupce možete koristiti način (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 vremenske serije podataka. Pandas pružainterpolirati()metoda.
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['value'] = df['value'].interpolate() print(df)Ova metoda procjenjuje nedostajuće vrijednosti na temelju vrijednosti susjednih podatkovnih točaka.
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 za predviđanje 'nan' vrijednosti na temelju drugih značajki u vašem skupu podataka.
Naši proizvodi i kako se uklapaju
Kao nan dobavljač, znam da su čisti i pouzdani podaci ključni za donošenje informiranih odluka. Zato su naši proizvodi dizajnirani da besprijekorno rade s vašim cjevovodima za prethodnu obradu podataka. Bilo da radite na malom projektu ili velikoj poslovnoj aplikaciji, naši nan proizvodi mogu vam pomoći da učinkovitije upravljate 'nan' vrijednostima.
A kad smo kod srodnih proizvoda, nudimo i neke odlične XPON ONU uređaje. Pogledajte ove nevjerojatne proizvode:
- 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 dizajnirani su za pružanje brze i pouzdane veze, što je bitno za prikupljanje i analizu podataka.
Kontaktirajte nas za kupnju
Ako ste zainteresirani za naše nan proizvode ili bilo koji od XPON ONU uređaja, voljeli bismo čuti vaše mišljenje. Bilo da imate pitanja o našim proizvodima, trebate ponudu ili želite razgovarati o prilagođenom rješenju, nemojte se ustručavati kontaktirati nas. Ovdje smo da vam pomognemo da maksimalno iskoristite svoje podatke i osiguramo nesmetan rad vaših kanala za prethodnu obradu podataka.
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 s Pandas, NumPy i IPython. O'Reilly Media.
