แก้ไขแล้ว: ใช้ dict เพื่อแทนที่แพนด้าค่าที่หายไป

ในโลกของการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการค่าที่ขาดหายไปเป็นงานที่สำคัญ นุ่นซึ่งเป็นไลบรารี Python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ช่วยให้เราสามารถจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการทั่วไปวิธีหนึ่งในการจัดการกับค่าที่ขาดหายไปคือการใช้พจนานุกรมเพื่อจับคู่และแทนที่ค่าเหล่านี้ ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีใช้ประโยชน์จากพลังของ Pandas และ Python เพื่อใช้พจนานุกรมเพื่อแทนที่ค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูล

Solution

วิธีแก้ปัญหาหลักที่เราจะสำรวจคือการใช้ เติม() ทำงานร่วมกับพจนานุกรม วิธีนี้จะช่วยให้เราแทนที่ค่าที่ขาดหายไปด้วยค่าที่สอดคล้องกันจากพจนานุกรมที่ระบุ

คำอธิบายทีละขั้นตอนของรหัส

เพื่ออธิบายกระบวนการนี้ สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับสไตล์แฟชั่นต่างๆ รวมถึงเสื้อผ้า สี และบริบททางประวัติศาสตร์ ในบางกรณี ชุดข้อมูลนี้อาจมีค่าขาดหายไป

ประการแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นและสร้าง DataFrame ตัวอย่าง:

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)

ตอนนี้เรามี DataFrame ที่แสดงปัญหาแล้ว โปรดสังเกตว่าค่าบางค่าหายไป (ไม่มีค่าแสดงแทน) หากต้องการแทนที่ค่าเหล่านี้ ให้สร้างพจนานุกรมที่มีการแมปที่เหมาะสม:

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}

สุดท้าย ใช้ เติม() ฟังก์ชันเพื่อแทนที่ค่าที่หายไปโดยใช้พจนานุกรมรวม:

df_filled = df.fillna(replacement_dict)

ทำความเข้าใจกับห้องสมุด Pandas

นุ่น เป็นไลบรารีอเนกประสงค์ใน Python ที่ออกแบบมาสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล มีโครงสร้างข้อมูลที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ เช่น Series และ DataFrame โครงสร้างเหล่านี้จำเป็นสำหรับการทำงานกับข้อมูลแบบตารางที่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพ

Pandas มีชุดฟังก์ชันมากมาย เช่น เติม()ใช้สำหรับจัดการกับข้อมูลที่หายไป การดำเนินการอื่นๆ เช่น การรวมข้อมูล การสลับข้อมูล และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา สามารถดำเนินการได้อย่างราบรื่นด้วย Pandas

ฟังก์ชันสำหรับจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป

นอกจากนี้ยังมี เติม() Pandas นำเสนอฟังก์ชันและวิธีการอื่นๆ มากมายสำหรับจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป เช่น:

• ดรอปน่า(): ลบแถวหรือคอลัมน์ที่มีข้อมูลที่ขาดหายไป
• อิสนา(): พิจารณาว่าองค์ประกอบ DataFrame หรือ Series ใดหายไปหรือเป็นโมฆะ
• นอตน่า(): พิจารณาว่าองค์ประกอบ DataFrame หรือ Series ใดไม่ขาดหายไปหรือเป็นค่าว่าง
• สอดแทรก (): เติมค่าที่ขาดหายไปโดยใช้การแก้ไขเชิงเส้น

วิธีการเหล่านี้ควบคู่ไปด้วย เติม()ให้ชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปในบริบทต่างๆ

โดยสรุปบทความนี้ได้สาธิตวิธีการใช้งาน Dict เพื่อแทนที่ค่าที่ขาดหายไปใน Pandas DataFrame หน้าที่สำคัญที่เราใช้ เติม()เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในห้องสมุด Pandas ซึ่งช่วยให้เราจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราสามารถแมปค่าที่ขาดหายไปกับการแทนที่ที่เหมาะสมได้ด้วยการใช้ประโยชน์จากพจนานุกรม และทำให้ชุดข้อมูลของเราสมบูรณ์และมีความหมาย ด้วยความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับไลบรารีของ Pandas และฟังก์ชันที่รวมอยู่ในนั้น เราสามารถทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพและดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลของเรา