Отсутствие данных всегда является проблемой в реальных сценариях. Такие области, как машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, сталкиваются с серьезными проблемами в точности их прогнозирования модели из-за низкого качества данных, вызванного отсутствием значений. В этих областях обработка недостающего значения является основной целью, чтобы сделать их модели более точными и достоверными.
Когда и почему пропускаются данные?
Давайте рассмотрим онлайн-опрос для продукта. Часто люди не делятся всей информацией, связанной с ними. Немногие люди делятся своим опытом, но не знают, как долго они используют продукт; немногие люди рассказывают, как долго они используют продукт, их опыт, но не их контактную информацию. Таким образом, так или иначе часть данных всегда отсутствует, и это очень часто встречается в реальном времени.
Давайте теперь посмотрим, как мы можем обрабатывать пропущенные значения (скажем, NA или NaN), используя Pandas.
# import the pandas library import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df
Его вывод выглядит следующим образом —
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b NaN NaN NaN c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d NaN NaN NaN e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g NaN NaN NaN h 0.085100 0.532791 0.887415
Используя переиндексацию, мы создали DataFrame с пропущенными значениями. На выходе NaN означает не число.
Проверить пропущенные значения
Чтобы упростить обнаружение пропущенных значений (и в разных типах массива), Pandas предоставляет функции isnull () и notnull () , которые также являются методами для объектов Series и DataFrame —
Пример 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df['one'].isnull()
Его вывод выглядит следующим образом —
a False b True c False d True e False f False g True h False Name: one, dtype: bool
Пример 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df['one'].notnull()
Его вывод выглядит следующим образом —
a True b False c True d False e True f True g False h True Name: one, dtype: bool
Расчеты с отсутствующими данными
- При суммировании данных NA будет рассматриваться как ноль
- Если все данные NA, то результатом будет NA
Пример 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df['one'].sum()
Его вывод выглядит следующим образом —
2.02357685917
Пример 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4,5],columns=['one','two']) print df['one'].sum()
Его вывод выглядит следующим образом —
nan
Очистка / заполнение недостающих данных
Панды предоставляет различные методы для очистки пропущенных значений. Функция fillna может «заполнять» значения NA ненулевыми данными несколькими способами, которые мы иллюстрировали в следующих разделах.
Заменить NaN скалярным значением
Следующая программа показывает, как вы можете заменить «NaN» на «0».
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c']) print df print ("NaN replaced with '0':") print df.fillna(0)
Его вывод выглядит следующим образом —
one two three
a -0.576991 -0.741695 0.553172
b NaN NaN NaN
c 0.744328 -1.735166 1.749580
NaN replaced with '0':
one two three
a -0.576991 -0.741695 0.553172
b 0.000000 0.000000 0.000000
c 0.744328 -1.735166 1.749580
Здесь мы заполняем значение ноль; вместо этого мы можем также заполнить любым другим значением.
Заполнить NA Вперед и Назад
Используя концепции заполнения, обсуждаемые в главе переиндексации, мы заполним пропущенные значения.
| Sr.No | Метод и действие |
|---|---|
| 1 |
колодки / заполнения Методы заполнения Вперед |
| 2 |
bfill / засыпки Заполнить методы назад |
колодки / заполнения
Методы заполнения Вперед
bfill / засыпки
Заполнить методы назад
Пример 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.fillna(method='pad')
Его вывод выглядит следующим образом —
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b 0.077988 0.476149 0.965836 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d -0.390208 -0.551605 -2.301950 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g -0.930230 -0.670473 1.146615 h 0.085100 0.532791 0.887415
Пример 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.fillna(method='backfill')
Его вывод выглядит следующим образом —
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 b -0.390208 -0.551605 -2.301950 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 d -2.000303 -0.788201 1.510072 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 g 0.085100 0.532791 0.887415 h 0.085100 0.532791 0.887415
Отбросьте недостающие значения
Если вы хотите просто исключить отсутствующие значения, используйте функцию dropna вместе с аргументом оси . По умолчанию ось = 0, то есть вдоль строки, что означает, что если любое значение в строке равно NA, тогда вся строка исключается.
Пример 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.dropna()
Его вывод выглядит следующим образом —
one two three a 0.077988 0.476149 0.965836 c -0.390208 -0.551605 -2.301950 e -2.000303 -0.788201 1.510072 f -0.930230 -0.670473 1.146615 h 0.085100 0.532791 0.887415
Пример 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print df.dropna(axis=1)
Его вывод выглядит следующим образом —
Empty DataFrame Columns: [ ] Index: [a, b, c, d, e, f, g, h]
Заменить отсутствующие (или) общие значения
Много раз, мы должны заменить общее значение некоторым определенным значением. Мы можем добиться этого, применив метод замены.
Замена NA скалярным значением является эквивалентным поведением функции fillna () .
Пример 1
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000], 'two':[1000,0,30,40,50,60]}) print df.replace({1000:10,2000:60})
Его вывод выглядит следующим образом —
one two 0 10 10 1 20 0 2 30 30 3 40 40 4 50 50 5 60 60
Пример 2
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000], 'two':[1000,0,30,40,50,60]}) print df.replace({1000:10,2000:60})
Его вывод выглядит следующим образом —