Đã giải quyết: sử dụng dict để thay thế các giá trị bị thiếu pandas

Trong thế giới thao tác và phân tích dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu là một nhiệm vụ quan trọng. Gấu trúc, một thư viện Python được sử dụng rộng rãi, cho phép chúng tôi quản lý dữ liệu bị thiếu một cách hiệu quả. Một cách tiếp cận phổ biến để xử lý các giá trị bị thiếu là sử dụng từ điển để ánh xạ và thay thế các giá trị này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cách tận dụng sức mạnh của Pandas và Python để sử dụng từ điển nhằm thay thế các giá trị bị thiếu trong tập dữ liệu.

Dung dịch

Giải pháp chính mà chúng ta sẽ khám phá là sử dụng fillna () chức năng kết hợp với từ điển. Cách tiếp cận này sẽ cho phép chúng tôi thay thế các giá trị bị thiếu bằng các giá trị tương ứng từ một từ điển cụ thể.

Giải thích từng bước về mã

Để minh họa quy trình này, giả sử chúng ta có một bộ dữ liệu chứa thông tin về các phong cách thời trang khác nhau, bao gồm quần áo, màu sắc và bối cảnh lịch sử. Trong một số trường hợp, có thể thiếu giá trị trong tập dữ liệu này.

Đầu tiên, nhập các thư viện cần thiết và tạo DataFrame mẫu:

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)

Bây giờ chúng ta có một Khung dữ liệu minh họa sự cố, lưu ý rằng một số giá trị bị thiếu (ký hiệu là Không có). Để thay thế các giá trị này, hãy tạo từ điển chứa ánh xạ thích hợp:

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}

Cuối cùng, sử dụng các fillna () chức năng thay thế các giá trị bị thiếu bằng từ điển kết hợp:

df_filled = df.fillna(replacement_dict)

Tìm hiểu về thư viện Pandas

Gấu trúc là một thư viện đa năng trong Python được thiết kế để thao tác và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu linh hoạt và mạnh mẽ như Sê-ri và Khung dữ liệu. Các cấu trúc này rất cần thiết để làm việc hiệu quả với dữ liệu dạng bảng, có cấu trúc.

Pandas cung cấp một bộ sưu tập phong phú các chức năng, chẳng hạn như fillna (), được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu. Các hoạt động khác, chẳng hạn như hợp nhất dữ liệu, xoay vòng dữ liệu và phân tích chuỗi thời gian, có thể được thực hiện liền mạch với Pandas.

Các chức năng xử lý dữ liệu bị thiếu

Ngoài các fillna () chức năng, Pandas cung cấp một số chức năng và phương pháp khác để xử lý dữ liệu bị thiếu, chẳng hạn như:

  • dropna (): Xóa hàng hoặc cột bị thiếu dữ liệu.
  • isna(): Xác định phần tử DataFrame hoặc Sê-ri nào bị thiếu hoặc không có giá trị.
  • nota(): Xác định phần tử DataFrame hoặc Sê-ri nào không bị thiếu hoặc không có giá trị.
  • nội suy (): Điền các giá trị còn thiếu bằng phép nội suy tuyến tính.

Các phương pháp này cùng với fillna (), cung cấp một bộ công cụ toàn diện để xử lý dữ liệu bị thiếu trong nhiều ngữ cảnh khác nhau.

Tóm lại, bài viết này đã chứng minh làm thế nào để sử dụng mệnh lệnh để thay thế các giá trị bị thiếu trong Khung dữ liệu Pandas. Chức năng chính chúng tôi sử dụng, fillna (), là một công cụ mạnh mẽ trong thư viện Pandas cho phép chúng tôi xử lý dữ liệu bị thiếu một cách hiệu quả. Bằng cách tận dụng từ điển, chúng tôi có thể ánh xạ các giá trị bị thiếu thành các giá trị thay thế thích hợp và đảm bảo rằng tập dữ liệu của chúng tôi hoàn chỉnh và có ý nghĩa. Thông qua việc hiểu sâu hơn về thư viện Pandas và các chức năng đi kèm của nó, chúng ta có thể làm việc với các bộ dữ liệu lớn một cách hiệu quả và rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu của mình.

bài viết liên quan:

Để lại một bình luận