Selam! Yüksek kaliteli nan tedarikçisi olarak (tipik bir terim değil, ancak bu blog için buna devam edelim), veri ön işleme hatlarından ve sıklıkla ortaya çıkan sinir bozucu 'nan' değerlerinden payıma düşeni gördüm. Bu blogda size bu 'nan' değerlerini bir profesyonel gibi nasıl ele alacağınız konusunda yol göstereceğim.
Öncelikle 'nan' değerlerinin ne olduğunu anlayalım. 'Nan', 'Sayı Değil' anlamına gelir. Sayısal hesaplamalarda tanımlanamayan veya temsil edilemeyen bir değeri temsil eden özel bir kayan nokta değeridir. Bu 'nan' değerlerini çeşitli nedenlerle veri kümelerinde bulabilirsiniz. Veri toplama sırasında sensör arızası veya kullanıcının değer girmeyi unutması gibi bir hata oluşmuş olabilir. Ya da sıfıra bölme gibi geçersiz bir işlemle sonuçlanan bir hesaplama yapılmış olabilir.
Peki 'nan' değerlerini ele almak neden bu kadar önemli? Çoğu makine öğrenimi algoritması ve veri analizi aracı 'nan' değerlerini işleyemez. Ya hata verirler ya da size yanlış sonuçlar verirler. Dolayısıyla 'nan' değerleriyle uğraşmak, veri ön işleme hattında çok önemli bir adımdır.
1. 'Nan' Değerlerini Tanımlamak
'Nan' değerlerini ele almanın ilk adımı onları tanımlamaktır. Python'da Pandas gibi kütüphaneler kullanıyorsanız bu çok kolaydır. Şunu kullanabilirsiniz:boş()veya()yöntemler. Örneğin:
pandaları pd olarak içe aktar numpy'yi np olarak içe aktar veri = {'col1': [1, 2, np.nan, 4], 'col2': [5, np.nan, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) nan_mask = df.isnull() print(nan_mask)Bu kod, bazı 'nan' değerlerine sahip bir DataFrame oluşturacak ve ardından 'nan' değerlerinin nerede olduğunu gösteren bir boole maskesi oluşturacaktır.
2. 'Nan' Değerlerini Kaldırma
'Nan' değerlerini işlemenin en basit yollarından biri onları kaldırmaktır. Pandas'ta şunları kullanabilirsiniz:düşürmek()Yöntem.
clean_df = df.dropna() print(clean_df)Bu, 'nan' değerleri içeren tüm satırları kaldıracaktır. Ancak bu yaklaşımın dezavantajları vardır. Çok sayıda 'nan' değeriniz varsa önemli miktarda veri kaybedebilirsiniz. Ve 'nan' değerleri rastgele dağılmamışsa, veri kümenize önyargı katabilirsiniz.
3. 'Nan' Değerleri Tablosu
Atama, 'nan' değerlerini ele almanın daha karmaşık bir yoludur. 'Nan' değerlerine sahip veri noktalarını kaldırmak yerine, bunları tahmini değerlerle değiştirirsiniz.
Ortalama/Medyan/Mod Değerlendirilmesi
Sayısal sütunlar için 'nan' değerlerini sütunun ortalaması, medyanı veya moduyla değiştirebilirsiniz.
ortalama_sütun1 = df['sütun1'].mean() df['sütun1'] = df['sütun1'].dolna(mean_sütun1)Bu kod, 'col1' sütunundaki 'nan' değerlerini o sütunun ortalamasıyla değiştirir. Ortalama atama hızlı ve kolaydır ancak verilerinizdeki varyansı azaltabilir. Medyan uç değerlerden daha az etkilendiğinden, verilerinizin aykırı değerleri varsa medyan ataması daha iyi bir seçenektir.
Kategorik sütunlar için modu (en sık görülen değer) kullanabilirsiniz.
mode_col2 = df['col2'].mode()[0] df['col2'] = df['col2'].fillna(mode_col2)Enterpolasyon
Enterpolasyon, özellikle zaman serisi verileri için 'nan' değerleri atamanın başka bir yoludur. Pandalar şunları sağlar:enterpolasyon()Yöntem.
df = pd.DataFrame({'değer': [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6]}) df['değer'] = df['değer'].interpulate() print(df)Bu yöntem, komşu veri noktalarının değerlerine dayalı olarak eksik değerleri tahmin eder.
4. İleri Tekniklerin Kullanımı
'Nan' değerlerinin işlenmesine yönelik, eksik değerleri tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması gibi daha gelişmiş teknikler de vardır. Örneğin, veri kümenizdeki diğer özelliklere dayalı olarak 'nan' değerlerini tahmin etmek için bir karar ağacı veya rastgele orman kullanabilirsiniz.
Ürünlerimiz ve Nasıl Uyum Sağladıkları
Bir nan tedarikçisi olarak temiz ve güvenilir verilere sahip olmanın bilinçli kararlar vermek için çok önemli olduğunu biliyorum. Bu nedenle ürünlerimiz, veri ön işleme işlem hatlarınızla sorunsuz bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. İster küçük ölçekli bir proje üzerinde ister büyük ölçekli bir kurumsal uygulama üzerinde çalışıyor olun, nan ürünlerimiz 'nan' değerlerini daha verimli bir şekilde ele almanıza yardımcı olabilir.
İlgili ürünlerden bahsetmişken, bazı harika XPON ONU cihazları da sunuyoruz. Bu harika ürünlere göz atın:
- LONDS 4GE VOIP CATV WIFI5 AC1200
- XPON ONU 4GE 1POTS WiFi6 AX3000 CATV USB3.0
- GPON ONU 4GE VOIP AC WIFI CATV USB2.0
Bu cihazlar, veri toplama ve analiz için gerekli olan yüksek hızlı ve güvenilir bağlantıyı sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
Satın Alma İçin Bize Ulaşın
Nan ürünlerimizle veya XPON ONU cihazlarından herhangi biriyle ilgileniyorsanız, sizden haber almak isteriz. Ürünlerimiz hakkında sorularınız varsa, fiyat teklifi almak istiyorsanız veya özel bir çözümü görüşmek istiyorsanız bize ulaşmaktan çekinmeyin. Verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza ve veri ön işleme işlem hatlarınızın sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlamanıza yardımcı olmak için buradayız.
Referanslar
- VanderPlas, J. (2016). Python Veri Bilimi El Kitabı: Verilerle Çalışmak için Temel Araçlar. O'Reilly Medya.
- McKinney, W. (2012). Veri Analizi için Python: Pandalar, NumPy ve IPython ile Veri Düzenleme. O'Reilly Medya.
