Vyriešené: použite dict na nahradenie chýbajúcich hodnôt pandy

Vo svete manipulácie s údajmi a ich analýzy je zvládnutie chýbajúcich hodnôt kľúčovou úlohou. pandy, široko používaná knižnica Python, nám umožňuje efektívne spravovať chýbajúce údaje. Jeden bežný prístup k riešeniu chýbajúcich hodnôt zahŕňa použitie slovníkov na mapovanie a nahradenie týchto hodnôt. V tomto článku budeme diskutovať o tom, ako využiť silu Pandas a Python na používanie slovníkov na nahradenie chýbajúcich hodnôt v množine údajov.

Riešenie

Primárnym riešením, ktoré preskúmame, je použitie fillna() fungovať v spojení so slovníkmi. Tento prístup nám umožní nahradiť chýbajúce hodnoty zodpovedajúcimi hodnotami zo špecifikovaného slovníka.

Vysvetlenie kódu krok za krokom

Na ilustráciu tohto procesu predpokladajme, že máme súbor údajov obsahujúci informácie o rôznych módnych štýloch vrátane odevov, farieb a historického kontextu. V niektorých prípadoch môžu v tomto súbore údajov chýbať hodnoty.

Najprv importujte potrebné knižnice a vytvorte vzorový 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)

Teraz, keď máme DataFrame ilustrujúci problém, všimnite si, že niektoré hodnoty chýbajú (označené None). Ak chcete nahradiť tieto hodnoty, vytvorte slovníky obsahujúce príslušné mapovania:

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}

Nakoniec použite fillna() funkcia na nahradenie chýbajúcich hodnôt pomocou kombinovaného slovníka:

df_filled = df.fillna(replacement_dict)

Pochopenie knižnice Pandas

pandy je všestranná knižnica v Pythone, ktorá je určená na manipuláciu a analýzu údajov. Ponúka flexibilné a výkonné dátové štruktúry, ako sú Series a DataFrame. Tieto štruktúry sú nevyhnutné pre efektívnu prácu so štruktúrovanými tabuľkovými údajmi.

Pandas poskytuje bohatú kolekciu funkcií, ako napr fillna(), ktorý sa používa na spracovanie chýbajúcich údajov. Ostatné operácie, ako je zlučovanie údajov, kontingenčné údaje a analýza časových radov, je možné bez problémov vykonávať s Pandas.

Funkcie na spracovanie chýbajúcich údajov

Okrem fillna() Pandas ponúka niekoľko ďalších funkcií a metód na riešenie chýbajúcich údajov, ako napríklad:

  • dropna(): Odstráňte riadky alebo stĺpce s chýbajúcimi údajmi.
  • isna(): Zistite, ktoré prvky DataFrame alebo Series chýbajú alebo sú nulové.
  • notna(): Zistite, ktoré prvky DataFrame alebo Series nechýbajú alebo sú nulové.
  • interpolovať (): Doplňte chýbajúce hodnoty pomocou lineárnej interpolácie.

Tieto metódy spolu s fillna()poskytujú komplexný balík nástrojov na spracovanie chýbajúcich údajov v rôznych kontextoch.

Na záver, tento článok ukázal, ako používať dict nahradiť chýbajúce hodnoty v Pandas DataFrame. Kľúčová funkcia, ktorú sme použili, fillna(), je výkonný nástroj v knižnici Pandas, ktorý nám umožňuje efektívne narábať s chýbajúcimi údajmi. Využitím slovníkov môžeme namapovať chýbajúce hodnoty na vhodné náhrady a zabezpečiť, aby bol náš súbor údajov úplný a zmysluplný. Vďaka hlbšiemu pochopeniu knižnice Pandas a jej zahrnutých funkcií môžeme efektívne pracovať s veľkými množinami údajov a čerpať cenné poznatky z našich údajov.

Súvisiace príspevky:

Pridať komentár