Wie finde ich den Prozentsatz der NAN -Werte in einem Datensatz?

Das Finden des Prozentsatzes der NAN -Werte (nicht einer Zahl) in einem Datensatz ist ein entscheidender Schritt bei der Vorverarbeitung und Analyse von Daten. Als Lieferant von hochwertigen Produkten im Zusammenhang mit Netzwerkgeräten, einschließlichDer XPON 1GE 1GE 1GE VoIP CAVT WiFI44AnwesendXPON ONU 1GE 3FE VoIP WiFI4, UndXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200Ich verstehe, wie wichtig die genaue Datenbearbeitung in verschiedenen Bereichen ist. In diesem Blog werde ich einige praktische Methoden zur Berechnung des Prozentsatzes der NAN -Werte in einem Datensatz teilen.

Verständnis der Bedeutung von "Nan" -Werten

Bevor Sie in die Berechnungsmethoden eintauchen, ist es wichtig zu verstehen, warum „Nan“ -Werte wichtig sind. In der Datenanalyse können „NAN“ -Werte fehlende Daten, Fehler in der Datenerfassung oder Werte darstellen, die nicht anwendbar sind. Das Ignorieren dieser Werte kann zu ungenauen statistischen Ergebnissen, voreingenommenen Modellen und unzuverlässigen Vorhersagen führen. In einem Verkaufsdatensatz können beispielsweise "NAN" -Werte fehlende Verkaufszahlen für bestimmte Produkte oder Zeiträume hinweisen. Wenn diese Werte nicht ordnungsgemäß berücksichtigt werden, könnte die Gesamtverkaufsanalyse irreführend sein.

Voraussetzungen

Um den Prozentsatz der NAN -Werte zu berechnen, benötigen Sie einen Datensatz und eine Programmiersprache mit Datenmanipulationsfunktionen. Python ist aufgrund seiner umfangreichen Bibliotheken wie Pandas und Numpy eine beliebte Wahl. Hier ist ein Schritt - bis - Schritthandbuch zum Durchführen dieser Berechnung mit Python.

Schritt 1: Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken

Zuerst müssen Sie die Pandas und Numpy -Bibliotheken importieren. Pandas wird zur Datenmanipulation und -analyse verwendet, während Numpy große, multi -dimensionale Arrays und Matrizen unterstützt.

Importieren Sie Pandas als PD importieren Numpy als NP

Schritt 2: Laden Sie den Datensatz

Angenommen, Sie haben einen Datensatz in einer CSV -Datei. Sie können es mit dem ladenread_csvFunktion in Pandas.

Data = pd.read_csv ('your_dataset.csv')

Schritt 3: Berechnen Sie die Gesamtzahl der Werte im Datensatz

Um den Prozentsatz der NAN -Werte zu berechnen, müssen Sie zunächst die Gesamtzahl der Werte im Datensatz kennen. Sie können die verwendenGrößeAttribut des Datenrahmens.

Total_values = Data.Size

Schritt 4: Berechnen Sie die Anzahl der "Nan" -Werte

Pandas bietet eine bequeme Möglichkeit, die Anzahl der "NAN" -Werte in einem Datenrahmen zu zählen. Sie können die verwendenEr ()Methode zum Erstellen einer Booleschen Maske und dann alle zusammenfassenWAHRWerte.

nan_values = data.isna () sum () sum ().

Schritt 5: Berechnen Sie den Prozentsatz der "Nan" -Werte

Nachdem Sie die Gesamtzahl der Werte und die Anzahl der Nan -Werte haben, können Sie den Prozentsatz berechnen.

prozentual_nan = (nan_values / total_values) * 100 drucken (f "Der Prozentsatz der 'Nan' -Werte im Datensatz ist {prozentual_nan}%")

Umgang mit verschiedenen Datenstrukturen

Die obige Methode eignet sich gut für tabellarische Daten in einem PANDAS -Datenframe. Wenn Sie jedoch mit einem Numpy -Array arbeiten, ist der Vorgang etwas anders.

Importieren Sie Numpy als NP # Erstellen Sie ein Beispiel numpy Array Array = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # Berechnen Sie die Gesamtzahl der Elemente Total_elements = Array.SIZE # Berechnen Sie die Anzahl der 'Nan' Elements Nan_Elements = Np.IrAry. = (nan_elements / Total_elements) * 100 print (f "Der Prozentsatz der 'Nan' -Werte im Numpy -Array ist {prozentual_nan_array}%"))

Visualisieren der "Nan" -Werte

Die Visualisierung kann ein besseres Verständnis der Verteilung der NAN -Werte im Datensatz bieten. Sie können Bibliotheken wie Matplotlib oder Seeborn verwenden, um Heatmaps oder Balkendiagramme zu erstellen.

Importieren Sie Seeborn als SNS importieren matplotlib.pyplot als PLT # Erstellen Sie eine Heatmap von "Nan" -Werten sns.heatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ("Verteilung der NaN -Werte") plt.show ()

Umgang mit hohen Prozentsätzen an "Nan" -Werten

Wenn der Prozentsatz der Nan -Werte hoch ist, müssen Sie entscheiden, wie Sie mit ihnen umgehen sollen. Einige gängige Strategien umfassen:

• Zeilen oder Spalten entfernen: Wenn eine Zeile oder Spalte eine große Anzahl von NAN -Werten hat, können Sie sie entfernen. Dieser Ansatz kann jedoch zu einem Verlust wertvoller Informationen führen.
• Imputation: Sie können die NAN -Werte mit geeigneten Werten wie Mittelwert, Median oder Modus der Nicht -NAN -Werte in derselben Spalte füllen.

# Impute 'nan' Werte mit den Mittelwertdaten.Fillna (Data.mean (), inplace = true)

Abschluss

Die Berechnung des Prozentsatzes der NAN -Werte in einem Datensatz ist ein wichtiger Schritt in der Datenanalyse. Es hilft Ihnen, die Qualität Ihrer Daten zu verstehen und zu entscheiden, wie man fehlende Werte umgeht. Als Lieferant von Netzwerkgeräten wieDer XPON 1GE 1GE 1GE VoIP CAVT WiFI44AnwesendXPON ONU 1GE 3FE VoIP WiFI4, UndXPON ONU 4GE WIFI5 AC1200Wir verstehen, wie wichtig es ist, genaue Daten für die Optimierung der Netzwerkleistung und für fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wenn Sie an unseren Produkten interessiert sind oder Fragen zur Datenanalyse im Kontext des Netzwerkmanagements haben, können Sie sich gerne für die Beschaffung und weitere Diskussionen kontaktieren. Wir sind hier, um Ihnen die besten Lösungen für Ihre Bedürfnisse zu bieten.

Referenzen

• McKinney, W. (2017). Python zur Datenanalyse: Daten mit Pandas, Numpy und Ipython. O'Reilly Media.
• Vanderplas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Wesentliche Tools für die Arbeit mit Daten. O'Reilly Media.