Rimozione delle righe basate su valori mancanti con caduta e identificazione dei valori NaN utilizzando isna in Pandas II
Nel mondo dell'analisi dei dati, gestire i valori mancanti è cruciale, specialmente quando si lavora con grandi dataset come il "Metal Bands by Nation" che stiamo esplorando attualmente. Ecco una guida passo-passo su come gestire i dati mancanti utilizzando Pandas in Python.
Innanzitutto, è essenziale salvare il notebook come "MyProject.ipynb" per future riferimento. Questo notebook servirà come una comoda risorsa per il nostro viaggio di analisi dei dati.
Quando si importano dati in Python tramite Pandas, i valori di riempimento per i dati mancanti sono generalmente rappresentati come NaN (Non-Un Numero) per i tipi di dati numerici e NaT (Non-Un Tempo) per i tipi di dati datetime.
Per esaminare la struttura dei dati e ottenere un riassunto rapido, è possibile utilizzare il metodo .info(). Questo fornisce informazioni utili come il numero di valori non nulli e nulli, i tipi di dati e molto altro.
Ora, passiamo ai valori mancanti nel nostro dataset. Ad esempio, ci sono 8 righe mancanti nella colonna "origin". Possiamo eliminarli utilizzando il metodo e assegnare un nuovo data frame alla variabile originale. Ecco un esempio:
In modo simile, se si desidera eliminare una colonna, è possibile utilizzare il metodo, richiedendo il nome della colonna e l'argomento. Ad esempio:
È anche importante controllare il numero di valori mancanti in ogni colonna. Possiamo farlo concatenando i metodi e : .
Quando si tratta di gestire i dati mancanti, sostituirli con un valore specificato può essere utile. Ciò può essere ottenuto utilizzando il metodo . Ad esempio, per sostituire tutti i valori mancanti con "Missing", si utilizzerebbe:
È importante notare che i dati mancanti possono essere suddivisi in tre tipi principali: Mancanti Completamente a Caso (MCAR), Mancanti a Caso (MAR) e Mancanti Non a Caso (MNAR). Capire questi tipi può aiutare a prendere decisioni informate su come gestire i dati mancanti nell'analisi.
Infine, ricorda che è possibile eseguire nuovamente il codice precedente nel Jupyter Notebook selezionando Kernel > Riavvia e Esegui Tutto.
Seguendo questi passaggi, possiamo assicurarci che la nostra analisi dei dati con Pandas in Python sia completa e accurata, anche quando si tratta di gestire i dati mancanti. Buona analisi!
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