Tietojen käsittelyn ja analysoinnin maailmassa puuttuvien arvojen käsittely on ratkaisevan tärkeä tehtävä. Panda, laajalti käytetty Python-kirjasto, jonka avulla voimme hallita puuttuvia tietoja tehokkaasti. Yksi yleinen lähestymistapa puuttuvien arvojen käsittelyyn on käyttää sanakirjoja näiden arvojen kartoittamiseen ja korvaamiseen. Tässä artikkelissa keskustelemme siitä, kuinka Pandasin ja Pythonin tehoa voidaan käyttää sanakirjojen korvaamiseen tietojoukon puuttuvien arvojen korvaamiseen.
Ratkaisu
Ensisijainen ratkaisu, jota tutkimme, on käyttää fillna() toimivat yhdessä sanakirjojen kanssa. Tämän lähestymistavan avulla voimme korvata puuttuvat arvot vastaavilla arvoilla määritetystä sanakirjasta.
Vaiheittainen koodin selitys
Tämän prosessin havainnollistamiseksi oletetaan, että meillä on tietojoukko, joka sisältää tietoa erilaisista muotityyleistä, mukaan lukien vaatteet, värit ja historiallinen konteksti. Joissakin tapauksissa tästä tietojoukosta voi puuttua arvoja.
Tuo ensin tarvittavat kirjastot ja luo malli DataFrame:
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)
Nyt kun meillä on DataFrame, joka havainnollistaa ongelmaa, huomaa, että jotkut arvot puuttuvat (merkitty None). Voit korvata nämä arvot luomalla sanakirjoja, jotka sisältävät sopivat kartoitukset:
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}
Lopuksi hyödynnä fillna() toiminto, joka korvaa puuttuvat arvot yhdistetyn sanakirjan avulla:
df_filled = df.fillna(replacement_dict)
Panda-kirjaston ymmärtäminen
Panda on monipuolinen Python-kirjasto, joka on suunniteltu tietojen käsittelyyn ja analysointiin. Se tarjoaa joustavia ja tehokkaita tietorakenteita, kuten Series ja DataFrame. Nämä rakenteet ovat välttämättömiä strukturoidun taulukkotiedon tehokkaalle työskentelylle.
Pandas tarjoaa runsaan kokoelman toimintoja, kuten fillna(), jota käytetään puuttuvien tietojen käsittelemiseen. Muut toiminnot, kuten tietojen yhdistäminen, käännettävä data ja aikasarja-analyysi, voidaan suorittaa saumattomasti Pandalla.
Toiminnot puuttuvien tietojen käsittelyyn
Lisäksi fillna() Pandas tarjoaa useita muita toimintoja ja menetelmiä puuttuvien tietojen käsittelemiseen, kuten:
- dropna (): Poista puuttuvia tietoja sisältäviä rivejä tai sarakkeita.
- isna (): Määritä, mitkä DataFrame- tai Series-elementit puuttuvat tai mitkä ovat nolla.
- notna (): Määritä, mitkä DataFrame- tai Series-elementit eivät ole puuttuvia tai tyhjiä.
- interpoloida(): Täytä puuttuvat arvot käyttämällä lineaarista interpolaatiota.
Nämä menetelmät yhdessä fillna(), tarjoavat kattavan valikoiman työkaluja puuttuvien tietojen käsittelemiseen eri yhteyksissä.
Lopuksi, tämä artikkeli on osoittanut, kuinka käyttää dict korvaamaan Pandas DataFrame -kehyksen puuttuvat arvot. Keskeinen toiminto, jota käytimme, fillna(), on Pandas-kirjaston tehokas työkalu, jonka avulla voimme käsitellä puuttuvia tietoja tehokkaasti. Sanakirjoja hyödyntämällä voimme kartoittaa puuttuvat arvot sopiviin korvauksiin ja varmistaa, että tietojoukkomme on täydellinen ja mielekäs. Pandas-kirjaston ja sen sisältämien toimintojen syvemmällä ymmärtämisellä voimme työskennellä suurten tietojoukkojen kanssa tehokkaasti ja saada arvokkaita oivalluksia tiedoistamme.
