Ei! Como fornecedor de nan de alta qualidade (não é um termo típico, mas vamos prosseguir neste blog), tenho visto meu quinhão de pipelines de pré - processamento de dados e os incômodos valores 'nan' que frequentemente aparecem. Então, neste blog, vou explicar como lidar com esses valores 'nan' como um profissional.
Primeiro, vamos entender o que são valores 'nan'. 'Nan' significa 'Não é um número'. É um valor especial de ponto flutuante que representa um valor indefinido ou irrepresentável em cálculos numéricos. Você pode encontrar esses valores 'nan' em conjuntos de dados por vários motivos. Talvez tenha havido um erro durante a coleta de dados, como mau funcionamento do sensor ou esquecimento do usuário de inserir um valor. Ou talvez tenha havido um cálculo que resultou numa operação inválida, como dividir por zero.
Agora, por que é tão importante lidar com valores 'nan'? Bem, a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas de análise de dados não conseguem lidar com valores 'nan'. Eles gerarão um erro ou fornecerão resultados imprecisos. Portanto, lidar com valores 'nan' é uma etapa crucial no pipeline de pré - processamento de dados.
1. Identificando valores 'nan'
O primeiro passo para lidar com valores 'nan' é identificá-los. Em Python, se você estiver usando bibliotecas como Pandas, é super fácil. Você pode usar oénulo()oué()métodos. Por exemplo:
importar pandas como pd importar numpy como np dados = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(dados) nan_mask = df.isnull() imprimir(nan_mask)Este código criará um DataFrame com alguns valores 'nan' e então gerará uma máscara booleana que mostra onde estão os valores 'nan'.
2. Removendo valores 'nan'
Uma das maneiras mais simples de lidar com valores 'nan' é simplesmente removê-los. No Pandas, você pode usar oderrubar()método.
clean_df = df.dropna() imprimir(clean_df)Isso removerá todas as linhas que contenham valores 'nan'. No entanto, esta abordagem tem suas desvantagens. Se você tiver muitos valores 'nan', poderá acabar perdendo uma quantidade significativa de dados. E se os valores 'nan' não forem distribuídos aleatoriamente, você poderá introduzir preconceitos em seu conjunto de dados.
3. A pintura ‘nan’ Valuees
A imputação é uma forma mais sofisticada de lidar com valores 'nan'. Em vez de remover os pontos de dados com valores 'nan', substitua-os por valores estimados.
Imputação de média/mediana/modo
Para colunas numéricas, você pode substituir os valores 'nan' pela média, mediana ou moda da coluna.
média_col1 = df['col1'].média() df['col1'] = df['col1'].fillna(média_col1)Este código substitui os valores 'nan' na coluna 'col1' pela média dessa coluna. A imputação da média é rápida e fácil, mas pode reduzir a variação nos seus dados. A imputação de mediana é uma opção melhor se seus dados tiverem valores discrepantes, pois a mediana é menos afetada por valores extremos.
Para colunas categóricas, você pode usar a moda (o valor mais frequente).
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Interpolação
A interpolação é outra forma de imputar valores 'nan', especialmente para dados de séries temporais. Pandas fornece uminterpolar()método.
df = pd.DataFrame({'valor': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['valor'] = df['valor'].interpolar() imprimir(df)Este método estima os valores ausentes com base nos valores dos pontos de dados vizinhos.
4. Usando técnicas avançadas
Existem também técnicas mais avançadas para lidar com valores 'nan', como o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever os valores ausentes. Por exemplo, você pode usar uma árvore de decisão ou uma floresta aleatória para prever os valores 'nan' com base em outros recursos do seu conjunto de dados.
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Referências
- VanderPlas, J. (2016). Manual de ciência de dados Python: ferramentas essenciais para trabalhar com dados. O'Reilly Media.
- McKinney, W. (2012). Python para análise de dados: organização de dados com Pandas, NumPy e IPython. O'Reilly Media.
