Bir veri kümesindeki 'NAN' (bir sayı değil) değerlerinin yüzdesini bulmak, veri ön işleme ve analizinde önemli bir adımdır. Ağ cihazlarıyla ilgili yüksek kaliteli ürünlerden oluşan bir tedarikçi olarakXPON 1ge 1ge 1ge Voip Cavt WiFi44-Xpon onu 1ge 3Fe voip wifi4, VeXpon onu 4ge wifi5 ac1200, Çeşitli alanlarda doğru veri işlemenin önemini anlıyorum. Bu blogda, bir veri kümesindeki 'NAN' değerlerinin yüzdesini hesaplamak için bazı pratik yöntemleri paylaşacağım.
'Nan' değerlerinin önemini anlamak
Hesaplama yöntemlerine dalmadan önce, 'nan' değerlerinin neden önemli olduğunu anlamak önemlidir. Veri analizinde, 'NAN' değerleri eksik verileri, veri toplama hatalarını veya uygulanmayan değerleri temsil edebilir. Bu değerleri göz ardı etmek, yanlış istatistiksel sonuçlara, önyargılı modellere ve güvenilmez tahminlere yol açabilir. Örneğin, bir satış veri kümesinde, 'NAN' değerleri belirli ürünler veya zaman periyotları için eksik satış rakamlarını gösterebilir. Bu değerler uygun şekilde hesaba katılmazsa, genel satış analizi yanıltıcı olabilir.
Önkoşul
'NAN' değerlerinin yüzdesini hesaplamak için, veri manipülasyon özelliklerine sahip bir veri kümesine ve bir programlama diline ihtiyacınız olacak. Python, Pandas ve Numpy gibi geniş kütüphaneleri nedeniyle popüler bir seçimdir. İşte Python kullanarak bu hesaplamanın nasıl yapılacağına dair bir adım - adım kılavuzu.
1. Adım: Gerekli kütüphaneleri içe aktarın
İlk olarak, pandaları ve numpy kütüphanelerini içe aktarmanız gerekir. Pandalar veri manipülasyonu ve analizi için kullanılırken, Numpy büyük, çok boyutlu diziler ve matrisler için destek sağlar.
PD'yi PD olarak İthalat2. Adım: Veri kümesini yükleyin
Bir CSV dosyasında bir veri kümeniz olduğunu varsayın. Kullanarak yükleyebilirsinizRead_csvPandalarda işlev.
data = pd.read_csv ('your_dataset.csv')Adım 3: Veri kümesindeki toplam değer sayısını hesaplayın
'NAN' değerlerinin yüzdesini hesaplamak için önce veri kümesindeki toplam değer sayısını bilmeniz gerekir. KullanabilirsinizboyutVeri çerçevesinin özniteliği.
total_values = data.sizeAdım 4: 'NAN' değerlerinin sayısını hesaplayın
Pandalar, bir veri çerçevesindeki 'NAN' değerlerinin sayısını saymak için uygun bir yol sağlar. KullanabilirsinizO ()bir boolean maskesi oluşturma yöntemi ve ardından tümGerçekdeğerler.
nan_values = data.isna () toplam () toplam ().Adım 5: 'NAN' değerlerinin yüzdesini hesaplayın
Artık toplam değer sayısına ve 'NAN' değerlerinin sayısına sahip olduğunuza göre, yüzdeyi hesaplayabilirsiniz.
yüzde_nan = (nan_values / total_values) * 100 baskı (f "Veri kümesindeki 'Nan' değerlerinin yüzdesi {yüzde_nan}%")Farklı veri yapılarının işlenmesi
Yukarıdaki yöntem, bir Pandas veri çerçevesindeki tablo verileri için iyi çalışır. Ancak, bir numpy dizisiyle çalışıyorsanız, işlem biraz farklıdır.
numpy olarak numpy # bir örnek oluşturun # örnek oluştur Numpy Array Array = np.Array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # 'nan' toplam öğelerinin toplam sayısını hesapla. = (nan_elements / total_elements) * 100 baskı (f "Numpy dizisindeki 'nan' değerlerinin yüzdesi {CURSE_NAN_Array}%")'Nan' değerlerini görselleştirmek
Görselleştirme, veri kümesindeki 'NAN' değerlerinin dağılımının daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir. Heatmaps veya çubuk grafikler oluşturmak için Matplotlib veya Seaborn gibi kütüphaneleri kullanabilirsiniz.
SNS olarak SEABIBORING Matplotlib.pyplot olarak içe aktarın Plt # 'nan' değerlerinin bir ısı haritası oluştur sns.heatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ('nan değerlerinin dağılımı') plt.show ()'NAN' değerlerinin yüksek yüzdeleriyle uğraşmak
'NAN' değerlerinin yüzdesi yüksekse, bunları nasıl ele alacağınıza karar vermeniz gerekir. Bazı yaygın stratejiler şunları içerir:
- Satırları veya sütunları kaldırma: Bir satır veya sütun çok sayıda 'NAN' değeri varsa, kaldırmayı düşünebilirsiniz. Ancak, bu yaklaşım değerli bilgilerin kaybına yol açabilir.
- Empoze: 'NAN' değerlerini aynı sütundaki ortalama, medyan veya 'nan' değerlerinin modu gibi uygun değerlerle doldurabilirsiniz.
# Ortalama veri ile 'nan' değerlerini impat et.Çözüm
Bir veri kümesindeki 'NAN' değerlerinin yüzdesinin hesaplanması, veri analizinde önemli bir adımdır. Verilerinizin kalitesini anlamanıza ve eksik değerlerin nasıl ele alınacağına karar vermenize yardımcı olur. Ağ cihazlarının bir tedarikçisi olarakXPON 1ge 1ge 1ge Voip Cavt WiFi44-Xpon onu 1ge 3Fe voip wifi4, VeXpon onu 4ge wifi5 ac1200, ağ performansını optimize etmede ve bilinçli iş kararları vermede doğru verilerin önemini anlıyoruz.
Ürünlerimizle ilgileniyorsanız veya ağ yönetimi bağlamında veri analizi hakkında herhangi bir sorunuz varsa, tedarik ve daha fazla tartışma için bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin. İhtiyaçlarınız için en iyi çözümleri sunmak için buradayız.
Referanslar
- McKinney, W. (2017). Veri analizi için Python: Pandalar, Numpy ve Ipython ile Veriler. O'Reilly Medya.
- Vanderplas, J. (2016). Python Veri Bilimi El Kitabı: Veri ile çalışmak için temel araçlar. O'Reilly Medya.
