En el món de la manipulació i l'anàlisi de dades, gestionar els valors que falten és una tasca crucial. pandes, una biblioteca de Python molt utilitzada, ens permet gestionar de manera eficient les dades que falten. Un enfocament comú per tractar els valors que falten consisteix a utilitzar diccionaris per assignar i substituir aquests valors. En aquest article, parlarem de com aprofitar el poder de Pandas i Python per utilitzar diccionaris per substituir els valors que falten en un conjunt de dades.
Solució
La solució principal que explorarem és utilitzar el fillna () funcionen conjuntament amb els diccionaris. Aquest enfocament ens permetrà substituir els valors que falten amb els valors corresponents d'un diccionari especificat.
Explicació pas a pas del codi
Per il·lustrar aquest procés, suposem que tenim un conjunt de dades que conté informació sobre diversos estils de moda, com ara peces de vestir, colors i context històric. En alguns casos, pot haver-hi valors que falten en aquest conjunt de dades.
En primer lloc, importeu les biblioteques necessàries i creeu un DataFrame de mostra:
import pandas as pd
data = {
'style': ['Grunge', 'Bohemian', 'Preppy', None, 'Punk', 'Casual'],
'garments': ['Plaid shirt', None, 'Blazer', 'Maxi dress', 'Leather jacket', 'T-shirt'],
'colors': ['Black', 'Faded', 'Light', 'Earthy', None, None]
}
df = pd.DataFrame(data)
Ara que tenim un DataFrame que il·lustra el problema, observeu que falten alguns valors (indicats per Cap). Per substituir aquests valors, creeu diccionaris que continguin els mapes adequats:
style_dict = {None: 'Unknown'}
garments_dict = {None: 'Other'}
colors_dict = {None: 'Various'}
# Combine dictionaries
replacement_dict = {'style': style_dict, 'garments': garments_dict, 'colors': colors_dict}
Finalment, utilitzeu el fillna () funció per substituir els valors que falten mitjançant el diccionari combinat:
df_filled = df.fillna(replacement_dict)
Entendre la biblioteca Pandas
pandes és una biblioteca versàtil en Python dissenyada per a la manipulació i anàlisi de dades. Ofereix estructures de dades flexibles i potents com ara Series i DataFrame. Aquestes estructures són essencials per treballar de manera eficient amb dades tabulars estructurades.
Pandas ofereix una rica col·lecció de funcions, com ara fillna (), utilitzat per gestionar les dades que falten. Altres operacions, com ara fusionar dades, pivotar dades i anàlisi de sèries temporals, es poden realitzar sense problemes amb Pandas.
Funcions per gestionar les dades que falten
A més de la fillna () funció, Pandas ofereix diverses altres funcions i mètodes per tractar les dades que falten, com ara:
- dropna(): elimina les files o columnes amb dades que falten.
- isna (): determineu quins elements DataFrame o Series falten o són nuls.
- notna(): determineu quins elements DataFrame o Series no falten o no són nuls.
- interpolar(): Omple els valors que falten mitjançant la interpolació lineal.
Aquests mètodes, juntament amb fillna (), proporcionen un conjunt complet d'eines per gestionar les dades que falten en diversos contextos.
En conclusió, aquest article ha demostrat com utilitzar-lo dictat per substituir els valors que falten en un Pandas DataFrame. La funció clau que hem emprat, fillna (), és una potent eina de la biblioteca Pandas que ens permet gestionar les dades que falten de manera eficient. Aprofitant els diccionaris, podem assignar els valors que falten a substitucions adequades i garantir que el nostre conjunt de dades sigui complet i significatiu. Mitjançant una comprensió més profunda de la biblioteca Pandas i les seves funcions incloses, podem treballar amb grans conjunts de dades de manera eficaç i extreure informació valuosa de les nostres dades.
