U svijetu manipulacije i analize podataka, rukovanje vrijednostima koje nedostaju ključni je zadatak. pande, široko korištena biblioteka Python, omogućuje nam učinkovito upravljanje podacima koji nedostaju. Jedan uobičajeni pristup rješavanju nedostajućih vrijednosti uključuje korištenje rječnika za mapiranje i zamjenu tih vrijednosti. U ovom članku raspravljat ćemo o tome kako iskoristiti snagu Panda i Pythona za korištenje rječnika za zamjenu vrijednosti koje nedostaju u skupu podataka.
Riješenje
Primarno rješenje koje ćemo istražiti je korištenje fillna() funkcioniraju zajedno s rječnicima. Ovaj pristup će nam omogućiti da vrijednosti koje nedostaju zamijenimo odgovarajućim vrijednostima iz navedenog rječnika.
Korak po korak objašnjenje koda
Kako bismo ilustrirali ovaj proces, pretpostavimo da imamo skup podataka koji sadrži informacije o različitim modnim stilovima, uključujući odjeću, boje i povijesni kontekst. U nekim slučajevima u ovom skupu podataka mogu nedostajati vrijednosti.
Najprije uvezite potrebne biblioteke i izradite ogledni 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)
Sada kada imamo DataFrame koji ilustrira problem, primijetite da neke vrijednosti nedostaju (označeno s None). Da biste zamijenili ove vrijednosti, stvorite rječnike koji sadrže odgovarajuća mapiranja:
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}
Na kraju, upotrijebite fillna() funkcija za zamjenu nedostajućih vrijednosti pomoću kombiniranog rječnika:
df_filled = df.fillna(replacement_dict)
Razumijevanje knjižnice Pandas
pande je svestrana biblioteka u Pythonu koja je dizajnirana za manipulaciju i analizu podataka. Nudi fleksibilne i snažne podatkovne strukture kao što su Series i DataFrame. Ove su strukture ključne za učinkovit rad sa strukturiranim, tabličnim podacima.
Pandas nudi bogatu kolekciju funkcija, kao što su fillna(), koji se koristi za rukovanje podacima koji nedostaju. Ostale operacije, kao što su spajanje podataka, okretanje podataka i analiza vremenskih nizova, mogu se neprimjetno izvesti s Pandom.
Funkcije za rukovanje podacima koji nedostaju
Osim fillna() Pandas nudi nekoliko drugih funkcija i metoda za rješavanje podataka koji nedostaju, kao što su:
- dropna(): Uklonite retke ili stupce s podacima koji nedostaju.
- isna(): Odredite koji DataFrame ili Series elementi nedostaju ili su nulti.
- notna(): Odredite koji DataFrame ili Series elementi ne nedostaju ili su nulti.
- interpolirati(): Ispunite vrijednosti koje nedostaju pomoću linearne interpolacije.
Ove metode, zajedno s fillna(), pružaju opsežan skup alata za rukovanje podacima koji nedostaju u različitim kontekstima.
Zaključno, ovaj je članak pokazao kako ga koristiti diktat za zamjenu nedostajućih vrijednosti u Pandas DataFrame. Ključna funkcija koju smo zaposlili, fillna(), moćan je alat u biblioteci Pandas koji nam omogućuje učinkovito rukovanje podacima koji nedostaju. Korištenjem rječnika možemo preslikati vrijednosti koje nedostaju u odgovarajuće zamjene i osigurati da je naš skup podataka potpun i smislen. Kroz dublje razumijevanje biblioteke Pandas i njenih uključenih funkcija, možemo učinkovito raditi s velikim skupovima podataka i izvući vrijedne uvide iz naših podataka.
