Në botën e manipulimit dhe analizës së të dhënave, trajtimi i vlerave që mungojnë është një detyrë thelbësore. Pandas, një bibliotekë Python e përdorur gjerësisht, na lejon të menaxhojmë në mënyrë efikase të dhënat që mungojnë. Një qasje e zakonshme për trajtimin e vlerave që mungojnë përfshin përdorimin e fjalorëve për të hartuar dhe zëvendësuar këto vlera. Në këtë artikull, ne do të diskutojmë se si të shfrytëzojmë fuqinë e Pandas dhe Python për të përdorur fjalorë për të zëvendësuar vlerat që mungojnë në një grup të dhënash.
Zgjidhje
Zgjidhja kryesore që do të eksplorojmë është përdorimi i fillna () funksionojnë në lidhje me fjalorët. Kjo qasje do të na mundësojë të zëvendësojmë vlerat që mungojnë me vlerat përkatëse nga një fjalor i specifikuar.
Shpjegimi hap pas hapi i kodit
Për të ilustruar këtë proces, le të supozojmë se kemi një grup të dhënash që përmban informacione rreth stileve të ndryshme të modës, duke përfshirë veshjet, ngjyrat dhe kontekstin historik. Në disa raste, mund të mungojnë vlera në këtë grup të dhënash.
Së pari, importoni bibliotekat e nevojshme dhe krijoni një mostër 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)
Tani që kemi një DataFrame që ilustron problemin, vini re se disa vlera mungojnë (të shënuara me Asnjë). Për të zëvendësuar këto vlera, krijoni fjalorë që përmbajnë pasqyrat e duhura:
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}
Së fundi, përdorni fillna () funksion për të zëvendësuar vlerat që mungojnë duke përdorur fjalorin e kombinuar:
df_filled = df.fillna(replacement_dict)
Kuptimi i bibliotekës së pandave
Pandas është një bibliotekë e gjithanshme në Python që është krijuar për manipulimin dhe analizimin e të dhënave. Ofron struktura fleksibël dhe të fuqishme të të dhënave si Seritë dhe DataFrame. Këto struktura janë thelbësore për të punuar në mënyrë efikase me të dhëna të strukturuara, tabelare.
Pandas ofron një koleksion të pasur funksionesh, si p.sh fillna (), përdoret për trajtimin e të dhënave që mungojnë. Operacione të tjera, të tilla si bashkimi i të dhënave, rrotullimi i të dhënave dhe analiza e serive kohore, mund të kryhen pa probleme me Panda.
Funksionet për trajtimin e të dhënave që mungojnë
Përveç fillna () funksioni, Pandas ofron disa funksione dhe metoda të tjera për trajtimin e të dhënave që mungojnë, si p.sh.
- dropna (): Hiq rreshtat ose kolonat me të dhëna që mungojnë.
- isna (): Përcaktoni se cilët elementë DataFrame ose Series mungojnë ose janë të pavlefshëm.
- notna (): Përcaktoni se cilët elementë DataFrame ose Series nuk mungojnë ose nuk janë të pavlefshëm.
- interpolate (): Plotësoni vlerat që mungojnë duke përdorur interpolimin linear.
Këto metoda, së bashku me fillna (), ofrojnë një grup të plotë mjetesh për trajtimin e të dhënave që mungojnë në një sërë kontekstesh.
Si përfundim, ky artikull ka treguar se si të përdoret diktoj për të zëvendësuar vlerat që mungojnë në një Pandas DataFrame. Funksioni kryesor që kemi përdorur, fillna (), është një mjet i fuqishëm në bibliotekën e Pandas që na lejon të trajtojmë me efikasitet të dhënat që mungojnë. Duke shfrytëzuar fjalorët, ne mund të hartojmë vlerat që mungojnë në zëvendësimet e duhura dhe të sigurojmë që të dhënat tona të jenë të plota dhe kuptimplota. Përmes një kuptimi më të thellë të bibliotekës së Pandas dhe funksioneve të saj të përfshira, ne mund të punojmë me grupe të mëdha të dhënash në mënyrë efektive dhe të nxjerrim njohuri të vlefshme nga të dhënat tona.
