Encontrar a porcentagem de valores de 'nan' (não um número) em um conjunto de dados é uma etapa crucial no pré -processamento e análise de dados. Como fornecedor de produtos de alta qualidade relacionados a dispositivos de rede, incluindoO XPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44, Assim,XPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4, eXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, Entendo a importância do manuseio preciso de dados em vários campos. Neste blog, compartilharei alguns métodos práticos para calcular a porcentagem de valores de 'nan' em um conjunto de dados.
Entender o significado dos valores 'nan'
Antes de mergulhar nos métodos de cálculo, é essencial entender por que os valores 'nan' são importantes. Na análise de dados, os valores 'nan' podem representar dados ausentes, erros na coleta de dados ou valores que não são aplicáveis. Ignorar esses valores pode levar a resultados estatísticos imprecisos, modelos tendenciosos e previsões não confiáveis. Por exemplo, em um conjunto de dados de vendas, os valores de 'nan' podem indicar os números de vendas ausentes para determinados produtos ou períodos de tempo. Se esses valores não forem considerados adequadamente, a análise geral de vendas poderá ser enganosa.
Pré -requisitos
Para calcular a porcentagem de valores de 'nan', você precisará de um conjunto de dados e uma linguagem de programação com recursos de manipulação de dados. O Python é uma escolha popular devido a suas extensas bibliotecas como pandas e numpy. Aqui está uma etapa - por - guia de etapa sobre como executar esse cálculo usando o Python.
Etapa 1: importe as bibliotecas necessárias
Primeiro, você precisa importar as bibliotecas Pandas e Numpy. Os pandas são usados para manipulação e análise de dados, enquanto Numpy fornece suporte para matrizes e matrizes grandes e multidimensionais.
Importar pandas como Pd Importar Numpy como NPEtapa 2: carregue o conjunto de dados
Suponha que você tenha um conjunto de dados em um arquivo CSV. Você pode carregá -lo usando oread_csvfunção em pandas.
dados = pd.read_csv ('your_dataset.csv')Etapa 3: Calcule o número total de valores no conjunto de dados
Para calcular a porcentagem de valores de 'nan', você primeiro precisa saber o número total de valores no conjunto de dados. Você pode usar otamanhoatributo do DataFrame.
total_values = data.sizeEtapa 4: Calcule o número de valores 'nan'
Os pandas fornecem uma maneira conveniente de contar o número de valores 'nan' em um quadro de dados. Você pode usar oele ()método para criar uma máscara booleana e depois resumir todos osVerdadeirovalores.
nan_values = data.isna () sum () sum ().Etapa 5: Calcule a porcentagem de valores 'nan'
Agora que você tem o número total de valores e o número de valores 'nan', você pode calcular a porcentagem.
percentage_nan = (nan_values / total_values) * 100 print (f "a porcentagem de valores 'nan' no conjunto de dados é {percentage_nan}%")Lidar com diferentes estruturas de dados
O método acima funciona bem para dados tabulares em um quadro de dados de pandas. No entanto, se você estiver trabalhando com uma matriz Numpy, o processo será um pouco diferente.
Importar numpy como np # Crie uma amostra de matriz de matriz numpy = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # calcule o número total de elementos total_elements = Array.size # Calcule o número de 'nan' elementos nan_elements = np.snan (arcay). (nan_elements / total_elements) * 100 impressão (f "A porcentagem de valores 'nan' na matriz Numpy é {percentage_nan_array}%")Visualizando os valores 'nan'
A visualização pode fornecer uma melhor compreensão da distribuição dos valores de 'nan' no conjunto de dados. Você pode usar bibliotecas como Matplotlib ou Seaborn para criar mapas de calor ou gráficos de barras.
Importar SeaBorn como SNS importar matplotlib.pyPlot como PLT # Crie um mapa de calor de 'nan' valores sns.eatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ('distribuição dos valores da nan') plt.show ()Lidar com altas porcentagens de valores 'nan'
Se a porcentagem de valores de 'nan' for alta, você precisará decidir como lidar com eles. Algumas estratégias comuns incluem:
- Remoção de linhas ou colunas: Se uma linha ou coluna tiver um grande número de valores de 'nan', você pode considerá -lo removê -lo. No entanto, essa abordagem pode levar a uma perda de informações valiosas.
- Imputação: Você pode preencher os valores 'nan' com valores apropriados, como a média, mediana ou modo dos valores não - 'nan' na mesma coluna.
# ImpUte 'nan' valores com os dados médios.fillna (data.mean (), inplace = true)Conclusão
Cálculo da porcentagem de valores de 'nan' em um conjunto de dados é uma etapa importante na análise de dados. Ajuda a entender a qualidade dos seus dados e a decidir como lidar com valores ausentes. Como um fornecedor de dispositivos de rede comoO XPON 1GE 1GE 1GE VOIP CAVT WIFI44, Assim,XPON ONU 1GE 3FE VOIP WIFI4, eXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200, entendemos a importância de dados precisos para otimizar o desempenho da rede e tomar decisões de negócios informadas.
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Referências
- McKinney, W. (2017). Python para análise de dados: disputa de dados com pandas, numpy e ipython. O'Reilly Media.
- Vanderplas, J. (2016). Manual de Ciência de Dados Python: Ferramentas essenciais para trabalhar com dados. O'Reilly Media.
