Megoldva: használja a dict-t a hiányzó értékek pótlására pandák

Az adatmanipuláció és -elemzés világában a hiányzó értékek kezelése döntő feladat. pandák, egy széles körben használt Python-könyvtár, amely lehetővé teszi a hiányzó adatok hatékony kezelését. A hiányzó értékek kezelésének egyik általános megközelítése a szótárak használata az értékek feltérképezésére és pótlására. Ebben a cikkben megvitatjuk, hogyan lehet kihasználni a Pandas és a Python erejét az adatkészlet hiányzó értékeinek pótlására szótárak használatával.

Megoldás

Az elsődleges megoldás, amelyet megvizsgálunk, a fillna() funkció szótárakkal együtt. Ez a megközelítés lehetővé teszi számunkra, hogy a hiányzó értékeket egy adott szótár megfelelő értékeivel helyettesítsük.

Lépésről lépésre a kód magyarázata

Ennek a folyamatnak a szemléltetésére tegyük fel, hogy van egy adatkészletünk, amely információkat tartalmaz különféle divatstílusokról, beleértve a ruhákat, a színeket és a történelmi kontextust. Egyes esetekben előfordulhatnak hiányzó értékek ebben az adatkészletben.

Először is importálja a szükséges könyvtárakat, és hozzon létre egy minta DataFrame-et:

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)

Most, hogy van egy DataFrame-ünk, amely illusztrálja a problémát, figyelje meg, hogy néhány érték hiányzik (a jelölést None). Ezen értékek cseréjéhez hozzon létre megfelelő leképezéseket tartalmazó szótárakat:

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}

Végül használja a fillna() függvény a hiányzó értékek pótlására a kombinált szótár használatával:

df_filled = df.fillna(replacement_dict)

A Pandas könyvtár megértése

pandák egy sokoldalú Python könyvtár, amelyet adatok manipulálására és elemzésére terveztek. Rugalmas és hatékony adatstruktúrákat kínál, mint például a Series és a DataFrame. Ezek a struktúrák elengedhetetlenek a strukturált, táblázatos adatokkal való hatékony munkavégzéshez.

A Panda funkciók gazdag gyűjteményét kínálja, mint pl fillna(), a hiányzó adatok kezelésére szolgál. Más műveletek, mint például az adatok összevonása, az adatok elforgatása és az idősorelemzés, zökkenőmentesen végrehajthatók a Pandákkal.

Funkciók a hiányzó adatok kezelésére

Amellett, hogy a fillna() A Pandas számos egyéb funkciót és módszert kínál a hiányzó adatok kezelésére, mint például:

  • dropna (): Távolítsa el a hiányzó adatokat tartalmazó sorokat vagy oszlopokat.
  • isna (): Határozza meg, hogy mely DataFrame vagy Series elemek hiányoznak vagy nullák.
  • notna (): Határozza meg, hogy mely DataFrame vagy Series elemek nem hiányoznak vagy nem nullák.
  • interpolál(): A hiányzó értékek kitöltése lineáris interpolációval.

Ezek a módszerek, valamint fillna(), átfogó eszközkészletet kínál a hiányzó adatok kezelésére különféle összefüggésekben.

Összefoglalva, ez a cikk bemutatta, hogyan kell használni diktálja a hiányzó értékek pótlására egy Pandas DataFrame-ben. Az általunk alkalmazott kulcsfunkció, fillna(), egy hatékony eszköz a Pandas könyvtárban, amely lehetővé teszi számunkra a hiányzó adatok hatékony kezelését. A szótárak felhasználásával leképezhetjük a hiányzó értékeket a megfelelő pótlásokra, és biztosíthatjuk, hogy adatkészletünk teljes és értelmes legyen. A Pandas könyvtár és a benne foglalt funkciók mélyebb megértése révén hatékonyan dolgozhatunk nagy adatkészletekkel, és értékes betekintést nyerhetünk adatainkból.

Kapcsolódó hozzászólások:

Írj hozzászólást