Hantering av saknade värden i Pandas: En omfattande guide

Hantering av saknade värden i Pandas: En omfattande guide

Rubrik:

1. Introduktion
2. Vad är en serie?
3. Hur man hanterar saknade värden i Pandas
4. Metoden "isnull" och "notnull"
5. Hantering av saknade värden i en serie
6. Importera och utforska datamängden
7. Manipulation av ålderskolumnen
8. Ersättning av saknade värden med "NaN"
9. Hantering av saknade värden i kolumnen "Kön"
10. Summering

Introduktion

I den här guiden kommer vi att fokusera på hur man hanterar saknade värden i Pandas. Vi kommer att börja med att förstå vad en serie är och sedan gå vidare till att lära oss olika tekniker för att hantera saknade värden i Pandas.

Vad är en serie?

En serie är en etikettad array som kan innehålla data av vilken typ som helst, såsom heltal, flyttal, text eller andra objekt. Tillgångsnivåerna kallas gemensamt index. För att skapa en serie i Pandas importerar vi biblioteket och använder funktionen "pd.Series()".

Hur man hanterar saknade värden i Pandas

För att hantera saknade värden använder vi funktionerna "isnull" och "notnull". Båda funktionerna returnerar booleska värden (sant eller falskt) beroende på om ett värde är tomt eller inte. Genom att använda dessa funktioner kan vi filtrera och manipulera våra data baserat på närvaron av saknade värden.

Metoden "isnull" och "notnull"

För att kontrollera om ett värde är tomt i en serie kan vi använda metoden "isnull". Den returnerar en boolesk serie, där sanna värden indikerar att motsvarande värde är tomt, medan falska värden indikerar att det finns ett giltigt värde. På liknande sätt kan vi använda metoden "notnull" för att hitta alla värden som inte är tomma i en serie.

Hantering av saknade värden i en serie

Nu när vi har förstått grunderna kommer vi att gå vidare till att hantera saknade värden i en serie. Vi kommer att importera en datamängd och utforska den för att hitta kolumner med saknade värden. Sedan ska vi lära oss hur man manipulerar dessa värden på ett effektivt sätt.

Importera och utforska datamängden

För att demonstrera hur man hanterar saknade värden kommer vi att använda en train datamängd. Vi kommer först att importera datamängden och sedan använda funktionen "info" för att få en översikt över vilka kolumner som innehåller saknade värden.

Manipulation av ålderskolumnen

Vi kommer att börja med att hantera ålderskolumnen genom att använda metoden "isnull" för att hitta alla toma värden och sedan ersätta dem med lämpliga värden. Genom att göra detta kan vi säkerställa att vår datamängd är komplett och redo för analys.

Ersättning av saknade värden med "NaN"

För att ersätta saknade värden använder vi begreppet "NaN", vilket står för "Not a Number". Genom att ersätta saknade värden med "NaN" får vi en mer konsekvent och hanterbar datamängd.

Hantering av saknade värden i kolumnen "Kön"

Nu när vi har lärt oss att ersätta saknade värden med "NaN" kommer vi att tillämpa samma teknik på kolumnen "Kön". Genom att göra detta kan vi säkerställa att vår datamängd är ren och korrekt.

Summering

I denna artikel har vi utforskat hur man hanterar saknade värden i Pandas. Vi har lärt oss olika tekniker för att hitta och manipulera saknade värden i en serie. Genom att tillämpa dessa tekniker kan vi förbereda våra datamängder för analys och få mer exakta resultat.

Höjdpunkter:

• Förståelse för serier och deras användning.
• Användning av "isnull" och "notnull" för att hitta saknade värden.
• Importera och utforska datamängder med Pandas.
• Manipulera saknade värden i kolumner.
• Ersättning av saknade värden med "NaN".
• Hantering av saknade värden i datamängder för analys.

FAQ:

Fråga: Vad är en serie? Svar: En serie är en etikettad array som kan innehålla olika typer av data.

Fråga: Hur kan jag hitta saknade värden i en serie? Svar: Du kan använda funktionen "isnull" för att hitta toma värden i en serie.

Fråga: Hur kan jag ersätta saknade värden med "NaN"? Svar: Du kan använda funktionen "fillna" i kombination med argumentet "NaN" för att ersätta saknade värden med "NaN".