Sa mundo ng pagmamanipula at pagsusuri ng data, ang paghawak ng mga nawawalang halaga ay isang mahalagang gawain. Pandas, isang malawakang ginagamit na library ng Python, ay nagbibigay-daan sa amin na mahusay na pamahalaan ang nawawalang data. Ang isang karaniwang diskarte sa pagharap sa mga nawawalang halaga ay kinabibilangan ng paggamit ng mga diksyunaryo upang imapa at palitan ang mga halagang ito. Sa artikulong ito, tatalakayin natin kung paano gamitin ang kapangyarihan ng Pandas at Python para gumamit ng mga diksyunaryo para sa pagpapalit ng mga nawawalang value sa isang dataset.
Solusyon
Ang pangunahing solusyon na ating tutuklasin ay ang paggamit ng fillna() function na kasabay ng mga diksyunaryo. Ang diskarte na ito ay magbibigay-daan sa amin na palitan ang mga nawawalang halaga ng mga katumbas na halaga mula sa isang tinukoy na diksyunaryo.
Hakbang-hakbang na pagpapaliwanag ng code
Upang ilarawan ang prosesong ito, ipagpalagay nating mayroon tayong dataset na naglalaman ng impormasyon tungkol sa iba't ibang istilo ng fashion, kabilang ang mga kasuotan, kulay, at kontekstong pangkasaysayan. Sa ilang sitwasyon, maaaring may mga nawawalang value sa dataset na ito.
Una, i-import ang mga kinakailangang aklatan at lumikha ng sample na 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)
Ngayong mayroon na kaming DataFrame na naglalarawan ng problema, pansinin na ang ilang mga halaga ay nawawala (na tinukoy ng Wala). Upang palitan ang mga halagang ito, lumikha ng mga diksyunaryo na naglalaman ng mga naaangkop na pagmamapa:
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}
Panghuli, gamitin ang fillna() function upang palitan ang mga nawawalang halaga gamit ang pinagsamang diksyunaryo:
df_filled = df.fillna(replacement_dict)
Pag-unawa sa library ng Pandas
Pandas ay isang maraming nalalaman na library sa Python na idinisenyo para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data. Nag-aalok ito ng nababaluktot at makapangyarihang mga istruktura ng data tulad ng Serye at DataFrame. Ang mga istrukturang ito ay mahalaga para sa mahusay na pagtatrabaho sa structured, tabular na data.
Nagbibigay ang mga Panda ng maraming koleksyon ng mga function, tulad ng fillna(), ginagamit para sa paghawak ng nawawalang data. Ang iba pang mga operasyon, tulad ng pagsasama-sama ng data, pag-pivote ng data, at pagsusuri ng serye ng oras, ay maaaring maayos na maisagawa sa Pandas.
Mga function para sa paghawak ng nawawalang data
Bilang karagdagan sa mga fillna() function, nag-aalok ang Pandas ng ilang iba pang mga function at pamamaraan para sa pagharap sa nawawalang data, tulad ng:
- dropna(): Alisin ang mga row o column na may nawawalang data.
- isna(): Tukuyin kung aling mga elemento ng DataFrame o Serye ang nawawala o null.
- notna(): Tukuyin kung aling mga elemento ng DataFrame o Serye ang hindi nawawala o null.
- interpolate(): Punan ang mga nawawalang halaga gamit ang linear interpolation.
Ang mga pamamaraang ito, kasama ang fillna(), magbigay ng komprehensibong hanay ng mga tool para sa paghawak ng nawawalang data sa iba't ibang konteksto.
Sa konklusyon, ipinakita ng artikulong ito kung paano gamitin dikta upang palitan ang mga nawawalang halaga sa isang Pandas DataFrame. Ang pangunahing function na aming ginamit, fillna(), ay isang mahusay na tool sa library ng Pandas na nagbibigay-daan sa amin na pangasiwaan ang nawawalang data nang mahusay. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga diksyunaryo, maaari naming imapa ang mga nawawalang halaga sa mga naaangkop na kapalit at matiyak na kumpleto at makabuluhan ang aming dataset. Sa pamamagitan ng mas malalim na pag-unawa sa library ng Pandas at sa mga kasamang function nito, epektibo kaming makakapagtrabaho sa malalaking dataset at makakakuha kami ng mahahalagang insight mula sa aming data.
