Veri manipülasyonu ve analizi dünyasında, eksik değerleri ele almak çok önemli bir görevdir. Pandalar, yaygın olarak kullanılan bir Python kitaplığı, eksik verileri verimli bir şekilde yönetmemizi sağlar. Eksik değerlerle başa çıkmak için yaygın bir yaklaşım, bu değerleri haritalamak ve değiştirmek için sözlükleri kullanmayı içerir. Bu makalede, bir veri kümesindeki eksik değerleri değiştirmek için sözlükleri kullanmak üzere Pandas ve Python'un gücünden nasıl yararlanılacağını tartışacağız.
Çözüm
Keşfedeceğimiz birincil çözüm, dolgu() sözlüklerle birlikte çalışır. Bu yaklaşım, eksik değerleri belirli bir sözlükten karşılık gelen değerlerle değiştirmemizi sağlayacaktır.
Kodun adım adım açıklaması
Bu süreci göstermek için, giysiler, renkler ve tarihsel bağlam dahil olmak üzere çeşitli moda stilleri hakkında bilgi içeren bir veri setimiz olduğunu varsayalım. Bazı durumlarda, bu veri kümesinde eksik değerler olabilir.
Öncelikle gerekli kütüphaneleri içe aktarın ve örnek bir DataFrame oluşturun:
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)
Artık sorunu gösteren bir DataFrame'imiz olduğuna göre, bazı değerlerin eksik olduğuna dikkat edin (Yok ile gösterilir). Bu değerleri değiştirmek için uygun eşlemeleri içeren sözlükler oluşturun:
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}
Son olarak, dolgu() birleşik sözlüğü kullanarak eksik değerleri değiştirme işlevi:
df_filled = df.fillna(replacement_dict)
Pandalar kitaplığını anlama
Pandalar Python'da veri işleme ve analizi için tasarlanmış çok yönlü bir kitaplıktır. Series ve DataFrame gibi esnek ve güçlü veri yapıları sunar. Bu yapılar, yapılandırılmış, tablo verileriyle verimli bir şekilde çalışmak için gereklidir.
Pandas, aşağıdakiler gibi zengin bir işlev koleksiyonu sunar: dolgu(), eksik verileri işlemek için kullanılır. Verileri birleştirme, verileri döndürme ve zaman serisi analizi gibi diğer işlemler Pandas ile sorunsuz bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Eksik verileri işleme işlevleri
Ek olarak, dolgu() işlevi, Pandas, eksik verilerle başa çıkmak için aşağıdakiler gibi birkaç başka işlev ve yöntem sunar:
- damla(): Eksik veri içeren satırları veya sütunları kaldırın.
- isna(): Hangi DataFrame veya Series öğelerinin eksik veya boş olduğunu belirleyin.
- hayır(): Hangi DataFrame veya Series öğelerinin eksik veya boş olmadığını belirleyin.
- enterpolasyon(): Doğrusal enterpolasyon kullanarak eksik değerleri doldurun.
Bu yöntemler ile birlikte dolgu(), çeşitli bağlamlarda eksik verileri işlemek için kapsamlı bir araç paketi sağlar.
Sonuç olarak, bu makale nasıl kullanılacağını göstermiştir. dikte etmek bir Pandas DataFrame'deki eksik değerleri değiştirmek için. Kullandığımız anahtar işlev, dolgu(), Pandas kitaplığında yer alan ve eksik verileri verimli bir şekilde işlememizi sağlayan güçlü bir araçtır. Sözlüklerden yararlanarak, eksik değerleri uygun değiştirmelerle eşleyebilir ve veri kümemizin eksiksiz ve anlamlı olmasını sağlayabiliriz. Pandas kitaplığını ve içerdiği işlevleri daha iyi anlayarak, büyük veri kümeleriyle verimli bir şekilde çalışabilir ve verilerimizden değerli içgörüler elde edebiliriz.
