Come gestire i valori mancanti in pandas

Come gestire i valori mancanti in pandas

Indice

1. Introduzione
2. Cosa sono le serie in pandas
3. Come gestire i valori mancanti in pandas
4. Utilizzo delle funzioni isnull() e notnull()
5. Sostituzione dei valori mancanti con altri valori
6. Esempio: manipolazione della colonna "Sex"
7. Come utilizzare la libreria numpy per sostituire i valori
8. Conclusioni
9. Glossario
10. Risorse aggiuntive

Introduzione

📚 In questo articolo parleremo di come gestire i valori mancanti utilizzando la libreria pandas in Python. Impareremo a manipolare le serie, una struttura dati fondamentale in pandas, e vedremo come identificare e sostituire i valori mancanti. Seguendo alcuni esempi pratici, potrai acquisire una migliore comprensione delle operazioni di pulizia dei dati e del trattamento degli elementi mancanti.

Cosa sono le serie in pandas

🔍 Le serie sono array unidimensionali etichettati capaci di contenere dati di qualsiasi tipo, come interi, stringhe, float o altri oggetti. L'indice di accesso di una serie è una collezione di etichette che permette di accedere ai dati in modo efficiente. Creare una serie è semplice utilizzando la libreria pandas e il modulo pd.Series(). Ad esempio, possiamo creare una serie di valori interi o float con:

import pandas as pd
serie = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

Come gestire i valori mancanti in pandas

🔍 Una delle sfide comuni nell'analisi dei dati è la presenza di valori mancanti. Per affrontare questo problema, pandas fornisce due funzioni fondamentali: isnull() e notnull(). Queste funzioni restituiscono un valore booleano, vero se il valore è mancante e falso altrimenti. Possiamo utilizzare queste funzioni per identificare quali valori nella nostra serie sono mancanti. Ad esempio, se vogliamo verificare se ci sono valori mancanti nella nostra serie, possiamo utilizzare la seguente sintassi:

serie.isnull()

✅ PRO: Le funzioni isnull() e notnull() forniscono un modo semplice ed efficace per identificare i valori mancanti nelle serie.

Utilizzo delle funzioni isnull() e notnull()

🔍 Le funzioni isnull() e notnull() sono utili per effettuare operazioni di filtraggio sui dati. Ad esempio, possiamo creare una nuova serie di valori booleani indicando quali valori sono mancanti utilizzando la sintassi seguente:

serie.isnull()

❓ CON: Una possibile limitazione nell'utilizzo di queste funzioni è che restituiscono solo valori booleani, senza fornire informazioni dettagliate sui valori mancanti.

Sostituzione dei valori mancanti con altri valori

🔍 In molti casi, potrebbe essere necessario sostituire i valori mancanti con valori validi prima di poter analizzare o visualizzare i dati. Per sostituire i valori mancanti in una serie, pandas fornisce il metodo replace(). Ad esempio, se vogliamo sostituire i valori mancanti con il valore "NaN", possiamo utilizzare la seguente sintassi:

serie.replace({pd.NaT: "NaN"})

✅ PRO: Il metodo replace() offre un modo efficace per sostituire i valori mancanti con altri valori nella serie.

Esempio: manipolazione della colonna "Sex"

🔍 Per comprendere meglio come gestire i valori mancanti, consideriamo un esempio pratico. Supponiamo di avere un dataset con una colonna "Sex" che contiene valori mancanti. Utilizzando pandas, possiamo identificare i valori mancanti nella colonna "Sex" utilizzando la funzione isnull(), come mostrato di seguito:

dataset['Sex'].isnull()

❓ CON: Il metodo isnull() fornisce solo una visione generale dei valori mancanti, ma non offre una soluzione immediata per il loro trattamento.

Come utilizzare la libreria numpy per sostituire i valori

🔍 La libreria numpy offre una soluzione efficace per sostituire i valori mancanti nelle serie. Tuttavia, è importante ricordare che i valori mancanti devono essere definiti come membri della libreria numpy per poter essere sostituiti correttamente. Ad esempio, se vogliamo sostituire i valori mancanti nella colonna "Sex" con il valore "Non specificato", possiamo utilizzare:

import numpy as np
dataset['Sex'].replace({np.nan: "Non specificato"})

✅ PRO: Utilizzando la libreria numpy, possiamo gestire i valori mancanti in modo efficace e sostituirli con valori validi.

Conclusioni

📝 In questo articolo abbiamo imparato come gestire i valori mancanti utilizzando la libreria pandas in Python. Abbiamo esplorato le serie e le loro caratteristiche, e abbiamo visto come utilizzare le funzioni isnull() e notnull() per identificare i valori mancanti. Abbiamo anche visto come sostituire i valori mancanti con valori validi utilizzando il metodo replace() e la libreria numpy. Speriamo che queste informazioni ti siano state utili per comprendere meglio il processo di pulizia dei dati e il trattamento dei valori mancanti. Continua a praticare e applicare queste tecniche per migliorare le tue abilità di analisi dei dati!

Glossario

• Serie: un array unidimensionale etichettato in pandas che può contenere dati di qualsiasi tipo.
• Valori mancanti: valori che mancano o non sono stati registrati nei dati.

Risorse aggiuntive

• Documentazione ufficiale di pandas: https://pandas.pydata.org/docs/
• Documentazione ufficiale di numpy: https://numpy.org/doc/